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内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西街235号 邮编: 010021
作者机构:苏州大学自然语言处理实验室苏州215006 苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006
出 版 物:《北京大学学报(自然科学版)》 (Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis)
年 卷 期:2016年第52卷第1期
页 面:89-96页
核心收录:
学科分类:081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)]
基 金:国家自然科学基金(61472265 61331011) 江苏省前瞻性联合研究项目(BY2014059-08)资助
摘 要:现有的中文事件触发词抽取方法大多数采用特征工程和触发词扩展方法,无法利用同一文档中各个触发词实例之间的内在关系。为了解决上述问题,基于马尔科夫逻辑网络(MLN),利用核心词素,训练语料中触发词实例填充真假事件的概率,以及触发词实例间的关系等信息来推导测试集中缺乏有效上下文信息和低可信度的触发词实例。在ACE 2005中文语料上的实验结果表明,与基准系统相比,该方法在触发词识别和事件类型分类阶段F1值分别提高3.65%和2.51%。