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基于语义的中文事件触发词抽取联合模型
被引量:
36
1
作者
李培峰
周国栋
朱巧明
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第2期280-294,共15页
中文事件触发词抽取是一项具有挑战性的任务.针对中文事件触发词抽取中存在的事件论元语义信息难以获取以及部分贫信息事件实例难以抽取的问题,提出了基于语义的中文事件触发词抽取联合学习模型.首先,根据中文句子结构灵活和句法成分多...
中文事件触发词抽取是一项具有挑战性的任务.针对中文事件触发词抽取中存在的事件论元语义信息难以获取以及部分贫信息事件实例难以抽取的问题,提出了基于语义的中文事件触发词抽取联合学习模型.首先,根据中文句子结构灵活和句法成分多省略的特点,提出了基于模式匹配的核心论元和辅助论元抽取方法,这两类论元可以较好地表示论元语义,进一步提高中文事件触发词抽取性能;其次,根据同一文档中关联事件实例间存在的高度一致性,构造了一个关联事件语义驱动的中文事件触发词识别和类型分配二维联合模型,用于抽取贫信息事件实例.在ACE 2005中文语料上的实验结果表明:与现有最好的中文事件抽取系统相比,所提出方法的性能得到了明显提升.
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关键词
中文触发词抽取
论元
语义
关联事件语义
联合学习模型
核心论元
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职称材料
基于句法语义依存分析的中文金融事件抽取
被引量:
28
2
作者
万齐智
万常选
+1 位作者
胡蓉
刘德喜
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第3期508-530,共23页
事件抽取在自然语言处理应用中扮演着重要的角色,如股票市场趋势预测.传统事件抽取较为关注触发词和论元所属类型的正确性,较少地结合应用需求去分析研究事件抽取效果及使用价值.在财经领域,事件作用对象及动作是关注的重点.因此,本文...
事件抽取在自然语言处理应用中扮演着重要的角色,如股票市场趋势预测.传统事件抽取较为关注触发词和论元所属类型的正确性,较少地结合应用需求去分析研究事件抽取效果及使用价值.在财经领域,事件作用对象及动作是关注的重点.因此,本文聚焦于金融事件,抽取三元组事件ET(Sub,Pred,Obj).在中文财经新闻中,存在大量事件嵌套和成分共享等现象,致使易出现事件漏抽和事件成分缺失的情况.为了解决这些问题,本文建立一个句法和语义依存分析相结合的中文事件抽取框架,归纳了4种常见缺省结构,并设计相应的补全规则.首先,基于句法依存树,分析动词词法和句法结构,建立核心动词链,使得每个核心动词对应一个事件,解决事件漏抽问题.然后,在句法依存树的基础上添加语义依存关系,建立事件间语义关联,得到句法语义依存分析(Syntactic Semantic Dependency Parsing,SSDP)树.第三,调整SSDP树,优化句法结构,形成SSDP图,使得同等句法结构的词结点处于相同层级,为后续事件抽取提供途径.第四,归纳4种常见缺省结构,设计相应补全规则,解决事件成分缺失问题.最后,在中文财经新闻标题和CoNLL2009中文语料上进行详细的实验测试,实验结果表明该方法是有效的.
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关键词
中文
事件
抽取
核心动词链
句法
语义
依存分析图
事件
语义
关联
缺省补全
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职称材料
基于图卷积网络的重大事件趋势预测
被引量:
1
3
作者
耿小航
彭冬亮
+1 位作者
张震
谷雨
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第11期3196-3203,共8页
针对基于公开新闻数据的重大事件趋势预测研究在文本特征提取上语义理解不足问题,提出基于图卷积网络的重大事件趋势预测方法。利用结构化事件信息构建以事件为中心的语义关联图;按时间片粒度分割出局部事件语义关联图,利用预训练词向...
针对基于公开新闻数据的重大事件趋势预测研究在文本特征提取上语义理解不足问题,提出基于图卷积网络的重大事件趋势预测方法。利用结构化事件信息构建以事件为中心的语义关联图;按时间片粒度分割出局部事件语义关联图,利用预训练词向量对节点文本初始化特征表示;将带有节点特征的局部事件语义关联图输入图卷积网络,聚合节点邻域信息计算图特征表示并输入到分类器,训练预测模型并输出预测结果。以朝鲜核行为趋势预测问题验证所提出方法的有效性,对测试集(2017年3月~2018年3月)预测准确率达到76.92%,全时间段预测准确率为89.58%。预测结果表明,该方法增强了对文本的语义理解,预测精度优于基于专家知识构建特征的方法。
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关键词
重大
事件
趋势预测
图卷积网络
事件
语义
关联
图
结构化
事件
数据
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职称材料
时间维度下的史籍全文自动重组研究--数字人文视角下的探索
被引量:
2
4
作者
张琪
王东波
+3 位作者
黄水清
李斌
孟凯
邓三鸿
《图书情报知识》
CSSCI
北大核心
2022年第1期51-60,147,共11页
[目的/意义]本文从数字人文的视角出发,试图探究一套具体的技术方法解决古汉语时间描述所存在的省略、共指、歧义、模糊等问题,使得读者可以跨越纪传体、国别体、纪事本末体等体裁壁垒,获取不同史书中关于某一时间段的所有史料。[研究设...
[目的/意义]本文从数字人文的视角出发,试图探究一套具体的技术方法解决古汉语时间描述所存在的省略、共指、歧义、模糊等问题,使得读者可以跨越纪传体、国别体、纪事本末体等体裁壁垒,获取不同史书中关于某一时间段的所有史料。[研究设计/过程]在梳理古汉语时间描述类型与特征的基础上,提出一套以时间为线索自动重组史书全文的方法。该方法首先识别古汉语时间描述并进行语义解析,继而识别事件句并将事件句关联至时间描述,最后将提出的方法应用于纪传体史书《史记》和国别体史书《国语》的重组中,检验方法的有效性。[结论/发现]本研究所提出的方法能够有效实现纪传体、国别体史书以时间为线索的重组问题,在有效减少人工标注的前提下达到了较高的准确率。[创新/价值]针对古汉语时间描述存在的歧义与共指等问题,提出一套完整的以时间为线索自动重组史书全文的方法,并通过实验验证了方法的有效性。
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关键词
数字人文
史书
古汉语时间信息处理
古汉语时间表达式消歧
事件
时间
语义
关联
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职称材料
题名
基于语义的中文事件触发词抽取联合模型
被引量:
36
1
作者
李培峰
周国栋
朱巧明
机构
苏州大学计算机科学与技术学院
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第2期280-294,共15页
基金
国家自然科学基金(61472265
61331011)
软件新技术与产业化协同创新中心资助项目~~
文摘
中文事件触发词抽取是一项具有挑战性的任务.针对中文事件触发词抽取中存在的事件论元语义信息难以获取以及部分贫信息事件实例难以抽取的问题,提出了基于语义的中文事件触发词抽取联合学习模型.首先,根据中文句子结构灵活和句法成分多省略的特点,提出了基于模式匹配的核心论元和辅助论元抽取方法,这两类论元可以较好地表示论元语义,进一步提高中文事件触发词抽取性能;其次,根据同一文档中关联事件实例间存在的高度一致性,构造了一个关联事件语义驱动的中文事件触发词识别和类型分配二维联合模型,用于抽取贫信息事件实例.在ACE 2005中文语料上的实验结果表明:与现有最好的中文事件抽取系统相比,所提出方法的性能得到了明显提升.
关键词
中文触发词抽取
论元
语义
关联事件语义
联合学习模型
核心论元
Keywords
Chinese trigger extraction
argument semantics
relevant event semantics
joint learning model
core arguments
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于句法语义依存分析的中文金融事件抽取
被引量:
28
2
作者
万齐智
万常选
胡蓉
刘德喜
机构
江西财经大学信息管理学院
江西财经大学软件与物联网工程学院
江西财经大学数据与知识工程江西省高校重点实验室
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第3期508-530,共23页
基金
国家自然科学基金项目(61972184,61562032,61762042)
江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ180198,GJJ180252)资助。
文摘
事件抽取在自然语言处理应用中扮演着重要的角色,如股票市场趋势预测.传统事件抽取较为关注触发词和论元所属类型的正确性,较少地结合应用需求去分析研究事件抽取效果及使用价值.在财经领域,事件作用对象及动作是关注的重点.因此,本文聚焦于金融事件,抽取三元组事件ET(Sub,Pred,Obj).在中文财经新闻中,存在大量事件嵌套和成分共享等现象,致使易出现事件漏抽和事件成分缺失的情况.为了解决这些问题,本文建立一个句法和语义依存分析相结合的中文事件抽取框架,归纳了4种常见缺省结构,并设计相应的补全规则.首先,基于句法依存树,分析动词词法和句法结构,建立核心动词链,使得每个核心动词对应一个事件,解决事件漏抽问题.然后,在句法依存树的基础上添加语义依存关系,建立事件间语义关联,得到句法语义依存分析(Syntactic Semantic Dependency Parsing,SSDP)树.第三,调整SSDP树,优化句法结构,形成SSDP图,使得同等句法结构的词结点处于相同层级,为后续事件抽取提供途径.第四,归纳4种常见缺省结构,设计相应补全规则,解决事件成分缺失问题.最后,在中文财经新闻标题和CoNLL2009中文语料上进行详细的实验测试,实验结果表明该方法是有效的.
关键词
中文
事件
抽取
核心动词链
句法
语义
依存分析图
事件
语义
关联
缺省补全
Keywords
Chinese event extraction
core verb chain
syntactic semantic dependency parsing graph
event semantics relevance
default complement
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
基于图卷积网络的重大事件趋势预测
被引量:
1
3
作者
耿小航
彭冬亮
张震
谷雨
机构
杭州电子科技大学通信信息传输与融合技术国防重点学科实验室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第11期3196-3203,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61771177)。
文摘
针对基于公开新闻数据的重大事件趋势预测研究在文本特征提取上语义理解不足问题,提出基于图卷积网络的重大事件趋势预测方法。利用结构化事件信息构建以事件为中心的语义关联图;按时间片粒度分割出局部事件语义关联图,利用预训练词向量对节点文本初始化特征表示;将带有节点特征的局部事件语义关联图输入图卷积网络,聚合节点邻域信息计算图特征表示并输入到分类器,训练预测模型并输出预测结果。以朝鲜核行为趋势预测问题验证所提出方法的有效性,对测试集(2017年3月~2018年3月)预测准确率达到76.92%,全时间段预测准确率为89.58%。预测结果表明,该方法增强了对文本的语义理解,预测精度优于基于专家知识构建特征的方法。
关键词
重大
事件
趋势预测
图卷积网络
事件
语义
关联
图
结构化
事件
数据
Keywords
major event
trend prediction
graph convolution network
event semantic association graph
structured event data
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
时间维度下的史籍全文自动重组研究--数字人文视角下的探索
被引量:
2
4
作者
张琪
王东波
黄水清
李斌
孟凯
邓三鸿
机构
南京大学信息管理学院
南京农业大学信息管理学院
南京师范大学文学院
南京农业大学马克思主义学院
江苏省数据工程与知识服务重点实验室
出处
《图书情报知识》
CSSCI
北大核心
2022年第1期51-60,147,共11页
基金
国家社科基金重大项目“中国古代典籍跨语言知识库构建及应用研究”(21&ZD331)
国家自然科学基金面上项目“基于典籍引得的句法级汉英平行语料库构建及人文计算研究”(71673143)的研究成果之一。
文摘
[目的/意义]本文从数字人文的视角出发,试图探究一套具体的技术方法解决古汉语时间描述所存在的省略、共指、歧义、模糊等问题,使得读者可以跨越纪传体、国别体、纪事本末体等体裁壁垒,获取不同史书中关于某一时间段的所有史料。[研究设计/过程]在梳理古汉语时间描述类型与特征的基础上,提出一套以时间为线索自动重组史书全文的方法。该方法首先识别古汉语时间描述并进行语义解析,继而识别事件句并将事件句关联至时间描述,最后将提出的方法应用于纪传体史书《史记》和国别体史书《国语》的重组中,检验方法的有效性。[结论/发现]本研究所提出的方法能够有效实现纪传体、国别体史书以时间为线索的重组问题,在有效减少人工标注的前提下达到了较高的准确率。[创新/价值]针对古汉语时间描述存在的歧义与共指等问题,提出一套完整的以时间为线索自动重组史书全文的方法,并通过实验验证了方法的有效性。
关键词
数字人文
史书
古汉语时间信息处理
古汉语时间表达式消歧
事件
时间
语义
关联
Keywords
Digital humanities
Historical records
Ancient Chinese temporal expression processing
Ancient Chinese time expression disambiguation
Event-time relation extraction
分类号
G250 [文化科学—图书馆学]
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于语义的中文事件触发词抽取联合模型
李培峰
周国栋
朱巧明
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2016
36
下载PDF
职称材料
2
基于句法语义依存分析的中文金融事件抽取
万齐智
万常选
胡蓉
刘德喜
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
28
下载PDF
职称材料
3
基于图卷积网络的重大事件趋势预测
耿小航
彭冬亮
张震
谷雨
《计算机工程与设计》
北大核心
2021
1
下载PDF
职称材料
4
时间维度下的史籍全文自动重组研究--数字人文视角下的探索
张琪
王东波
黄水清
李斌
孟凯
邓三鸿
《图书情报知识》
CSSCI
北大核心
2022
2
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职称材料
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