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文檔簡介
1、在信息資源爆炸性增長的環(huán)境下,信息抽取成為一種從海量資源中獲取有價(jià)值信息的重要手段。事件時(shí)序關(guān)系識(shí)別是事件信息抽取的后續(xù)任務(wù),對(duì)問答系統(tǒng)、信息抽取和文本自動(dòng)摘要等自然語言處理應(yīng)用起重要作用。本文主要從中文事件時(shí)序關(guān)系語料庫構(gòu)建、事件時(shí)序關(guān)系識(shí)別及事件時(shí)序關(guān)系推理三個(gè)方面進(jìn)行研究,主要研究內(nèi)容如下:
?。?)中文事件時(shí)序關(guān)系語料庫的標(biāo)注與構(gòu)建
語料庫建設(shè)是自然語言處理領(lǐng)域的基礎(chǔ)性研究工作。針對(duì)中文事件時(shí)序關(guān)系語料資源匱乏
2、的問題,本文以ACE2005中文語料庫為基礎(chǔ),借鑒TimeML體系的時(shí)序關(guān)系分類標(biāo)準(zhǔn),構(gòu)建了一個(gè)稠密型的中文事件時(shí)序關(guān)系語料庫。
(2)有監(jiān)督中文事件時(shí)序關(guān)系識(shí)別
將事件時(shí)序關(guān)系識(shí)別看作分類問題,本文采用有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)方法來識(shí)別事件之間的時(shí)序關(guān)系。在現(xiàn)有英文相關(guān)研究所用特征的基礎(chǔ)上,根據(jù)中文的特點(diǎn)引入觸發(fā)詞語義、特殊詞、事件論元、事件因果關(guān)系及事件同指關(guān)系等有效特征,用于提高識(shí)別系統(tǒng)的性能。實(shí)驗(yàn)表明,這幾類特征對(duì)中文
3、事件時(shí)序關(guān)系識(shí)別均有較大幫助。
?。?)基于全局優(yōu)化的中文事件時(shí)序關(guān)系推理
針對(duì)有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)方法存在的缺陷,本文提出一個(gè)全局推理模型來解決這一問題。將事件時(shí)序關(guān)系全局優(yōu)化轉(zhuǎn)化成整數(shù)線性規(guī)劃問題,并使用了自反性、傳遞性、同指性、時(shí)間表達(dá)式比較、時(shí)序連接詞、事件類型對(duì)等多個(gè)約束條件進(jìn)行優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,全局推理方法要明顯優(yōu)于局部強(qiáng)規(guī)則推理方法和分類器方法,很好地解決了分類器方法存在的問題。
本文從語料庫構(gòu)建和
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