半監(jiān)督中文事件抽取方法的研究.pdf

1、事件抽取是信息抽取的研究熱點,它的研究內容是自動地從自然文本中發(fā)現特定類型的事件及其事件元素。目前,絕大多數研究側重在有監(jiān)督方法方面,只有少數針對半監(jiān)督或無監(jiān)督英文事件抽取的研究,半監(jiān)督中文事件抽取還處于起步階段。
　　本文從抽取模型、事件模板和事件推理三個方面來研究半監(jiān)督中文事件抽取方法,主要研究內容包括:
　　第一,針對文檔相關度方法和語義相似度方法的優(yōu)缺點以及中英文之間的差異性,本文提出一種雙視圖自舉方法。該方法結合文

2、檔相關度和語義相似度兩個視圖,在種子模板的基礎上,通過半監(jiān)督方法自動擴充種子模板。在ACE2005中文語料上的實驗表明,該方法使得半監(jiān)督中文事件抽取系統(tǒng)的F1值比原有的文檔相關度方法和語義相似度方法分別提高了8.2％和3.6％。
　　第二,針對觸發(fā)詞語義的多義性問題,本文提出基于語義的模板優(yōu)化方法。首先借助論元進行模板過濾,提高模板的準確性,然后根據句法結構進行模板轉換,提高模板的適用性,最后使用混合模板方法進一步明確觸發(fā)詞的語義

3、。實驗結果顯示,半監(jiān)督中文事件抽取系統(tǒng)的F1值提高了5.3％。
　　第三,半監(jiān)督中文事件抽取系統(tǒng)的性能依賴種子模板,但種子模板的覆蓋域有限,大量的稀疏模板無法被獲取。本文基于篇章內的一致性原理,提出同指事件、相關事件和武器線索推理方法,識別更多的同指關系與關聯性的事件。實驗證明,半監(jiān)督中文事件抽取系統(tǒng)的F1值提高了11.1％。
　　本文實現了半監(jiān)督中文事件抽取系統(tǒng)并提出改進方法,實驗證明了該方法的有效性,將有利于半監(jiān)督中文事