本文選題：事件關(guān)系 + 因果關(guān)系　； 參考：《清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年10期

【摘要】：分類器模型是目前識(shí)別因果關(guān)系的主要模型,該方法存在的問題是只考慮2個(gè)事件之間的關(guān)系,沒有考慮同一文檔中其他關(guān)聯(lián)事件所包含的信息,識(shí)別結(jié)果往往存在邏輯矛盾。該文提出了一個(gè)中文事件因果關(guān)系識(shí)別的全局優(yōu)化方法,該方法采用整數(shù)線性規(guī)劃(integer linear programming,ILP)的推理方法,對(duì)基本邏輯關(guān)系、因果標(biāo)志詞、事件類型、論元信息進(jìn)行有效約束,以文檔為單位來優(yōu)化因果關(guān)系識(shí)別。在該文標(biāo)注語料上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:與分類器方法相比,該文提出的全局優(yōu)化方法的F1值提升了5.54%。
[Abstract]:Classifier model is the main model to identify causality at present. The problem of this method is that it only considers the relationship between two events and does not consider the information contained in other associated events in the same document. In this paper, a global optimization method for Chinese event causality identification is proposed. The method uses the reasoning method of integer linear programming (integer linear programming) to effectively constrain the basic logic relations, causality markers, event types and argument meta-information. The identification of causality is optimized in terms of documents. The experimental results on the tagged corpus show that the F1 value of the proposed global optimization method is 5.54 higher than that of the classifier method.
【作者單位】： 蘇州大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;江蘇省計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61472265,61331011) 江蘇省前瞻性聯(lián)合研究項(xiàng)目(BY2014059-08)
【分類號(hào)】：TP391.1

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2073513