面向數(shù)據(jù)稀疏問題的英文事件抽取研究.pdf

1、事件是一種描述特定人、物、事在特定時(shí)間和地點(diǎn)相互作用的客觀事實(shí)。事件抽取旨在從非結(jié)構(gòu)化的自由文本中抽取出事件信息，并以結(jié)構(gòu)化的形式表示。結(jié)構(gòu)化的事件信息包含觸發(fā)詞、事件類型、事件成員及其角色?，F(xiàn)有的事件抽取方法往往受限于數(shù)據(jù)稀疏問題而導(dǎo)致性能不高，數(shù)據(jù)稀疏問題是指由于語料規(guī)模較小、類別分布不平衡等問題造成模型訓(xùn)練不充分，難以在測試集中正確抽取出在訓(xùn)練集中未出現(xiàn)或出現(xiàn)較少的事件信息。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴引入框架語義知識(shí)以輔助

2、解決事件抽取中存在的數(shù)據(jù)稀疏問題。該方法首先將框架語義知識(shí)庫FrameNet中的框架類型作為泛化特征，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行框架類型和事件類型的映射，然后結(jié)合框架類型識(shí)別模型和事件類型識(shí)別模型進(jìn)行協(xié)作判定，以此優(yōu)化事件抽取的召回率和F1值。⑵針對現(xiàn)有的事件抽取語料規(guī)模較小且標(biāo)注質(zhì)量不高，本課題引入基于串行模型和基于聯(lián)合模型的主動(dòng)學(xué)習(xí)方法，旨在提高語料標(biāo)注的效率和質(zhì)量。在基于串行模型主動(dòng)學(xué)習(xí)方法的查詢函數(shù)中，首先傾向于選擇觸發(fā)詞分類不確定度較大的

3、樣例進(jìn)行標(biāo)注，直到觸發(fā)詞分類的不確定度較穩(wěn)定時(shí)，再逐漸加大事件成員分類的不確定度權(quán)重。基于聯(lián)合模型的主動(dòng)學(xué)習(xí)方法將事件抽取的兩個(gè)子任務(wù)觸發(fā)詞分類和事件成員分類看作一個(gè)整體的序列標(biāo)注任務(wù)，即在查詢函數(shù)中不再區(qū)分觸發(fā)詞分類和事件成員分類兩個(gè)子任務(wù)的不確定度，而只需要考慮一個(gè)整體序列標(biāo)注任務(wù)的不確定度。⑶現(xiàn)有的事件抽取方法往往忽視長文本的短語作為觸發(fā)詞的情況，并且沒有考慮偽事件中否定詞和不確定詞的作用范圍，具有較低的召回率。針對上述問題，本文