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《苏州大学》 2016年
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中文事件同指消解方法研究

滕佳月  
【摘要】:事件同指消解的主要任务是寻找具有同指关系的事件链,广泛应用于事件抽取、话题检测、问答系统以及文本摘要等自然语言处理领域。目前针对中文语料的研究较少,且不成体系。本文从事件同指消解、事件同指消解全局优化以及事件同指联合推理三个方面进行研究,主要内容如下:(1)基于特征方法的事件同指消解该方法将任意两个事件组成事件对,根据中文语言的表达灵活和一词多义性等特点,从词语、句子、距离等方面提取有用的特征。然后,使用机器学习方法训练分类模型进行事件同指消解。(2)基于全局优化的事件同指消解事件对模型同指消解忽略了事件之间的内在联系,容易造成同指事件链不一致问题。本文使用全局优化方法,可减少因分类器造成的同指事件链前后矛盾。该方法利用论元角色、事件距离、触发词语义等多种新颖、有效的约束条件,进一步提高事件同指消解性能。(3)事件同指消解的联合推理方法目前的研究方法主要考虑事件同指关系,其消解结果在其他领域中存在矛盾。本文联合推理方法由两部分组成,即事件同指消解与时序识别联合推理方法,事件同指消解与论元识别联合推理方法。前者从事件关系角度入手,可使用事件时序关系提供的语义和篇章信息,其消解结果在事件时序关系上具有较高的一致性,从而提高事件同指消解性能。后者从事件抽取角度入手,将事件论元识别与事件同指消解联合,可减少因管道串联模型造成的级联错误。实验表明,该方法对两个任务均有较好帮助。本文针对中文语料库进行事件同指消解研究,提出了多种有效的方法,将有利于该领域以及相关领域的进一步研究。
【学位授予单位】:苏州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP391.1

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1 滕佳月;中文事件同指消解方法研究[D];苏州大学;2016年
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