面向事件常识知识获取的事件分类研究

在计算机科学和语言学中,针对动词语义层面上的分类问题,研究者们提出了不同的分类方法,但这些分类方法无一例外地都存在着分类不全面等分类学中经常遇到的问题。一个动词表示一个事件,该文以获取事件相关的常识知识为出发点,以动词性语素为分类依据对常见的现代汉语动词进行语义分类,此分类方法分类标准清晰、不丢失语义信息,并且可实现自动分类,该文重点以“自移”类动词为例来介绍我们的分类方法。此外,该文用描述逻辑对动词性语素及语素之间的分类关系进行形式化表示,动词性语素的形式化表示是动词形式化表示的基础。根据该事件语义分类结构,可以有效地进行事件属性常识知识和事件关系常识知识的获取。

基于实例分布约束的事件语义自动划分

针对离散分布于新闻文本集合中的事件语义难以聚合的问题,提出了基于实例分布约束的事件语义自动划分算法。首先,利用远程监督方法,构建用于事件语义划分的训练数据集;其次,设计基于实例分布约束的事件语义分类器,用于判断新的事件触发词的加入是否影响事件语义的聚合;最后,在该分类器的基础上设计事件语义集合生成算法,在不需要预先设定事件类型的情况下,将分布离散的事件触发词自动地划分到不同的事件语义集合中。结果表明本方法可有效实现事件语义的自动划分,为事件语义的高质量聚合提供了一种新的探索。

基于事件属性的事件分类研究

事件分类研究一直是计算机科学和语言学等学科的核心研究内容,针对动词语义层面上的分类问题,研究者们提出了不同的分类标准,而根据这些分类标准对动词进行分类会产生分类有交叉和分类粒度粗等问题。一个动词通常表示一个过程事件,该文以汉语世界中经常发生的过程事件为语义分类对象,从事件的定义中提取事件的特征属性,并给每个特征属性赋予权重,利用特征属性对顶层事件类包含的事件进行分类。该文采用框架的形式对事件进行语义描述,框架内容由事件的特征属性和私有属性组成。重点以"传播"类事件为例来阐述该文的分类方法,通过实际操作发现,利用该分类方法,可以得到一个比较清晰的事件语义分类结构。该文用描述逻辑来对事件及事件之间的分类关系进行形式化表示。根据该事件分类体系,可以有效获取事件属性相关的常识知识。