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基于MLN的中文事件触发词推理方法
被引量:
2
1
作者
朱少华
李培峰
朱巧明
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期89-96,共8页
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...
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%。
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关键词
触发
词
抽取
马尔科夫逻辑网络
触发词推理
下载PDF
职称材料
题名
基于MLN的中文事件触发词推理方法
被引量:
2
1
作者
朱少华
李培峰
朱巧明
机构
苏州大学自然语言处理实验室
苏州大学计算机科学与技术学院
出处
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期89-96,共8页
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
文摘
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%。
关键词
触发
词
抽取
马尔科夫逻辑网络
触发词推理
Keywords
trigger extraction
Markov logic network
trigger inference
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MLN的中文事件触发词推理方法
朱少华
李培峰
朱巧明
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
2
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