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基于CRFs和跨事件的事件识别研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
事件检测与类型识别是事件抽取的基础,具体实施分为触发词检测和事件类型识别2个阶段。分别对2个阶段进行研究,在前一阶段,针对词形特征过拟和问题,提出利用LDA模型对词语聚类的方法,考虑到中文自动分词与标注的触发词边界的不一致性,提出基于CRFs模型的触发词识别方法。在后一阶段,为提高事件类型识别的效果,将跨事件理论应用于中文事件类型识别。实验结果表明,该方法能提高系统性能,F值分别提高到66.3和62.0。  相似文献   
2.
事件抽取是信息抽取领域的研究热点。针对ACE事件抽取局限于当前单个句子而造成大量事件论元角色缺失的现象,提出了基于跨事件的缺失事件角色填充理论并实现了原型系统。系统分为缺失角色填充识别和缺失角色填充分类两个部分,识别部分用于判定缺失角色是否可被填充,分类部分用于从其它事件描述中选择合适的角色(实体)对可被填充的缺失角色进行填充。对ACE2005语料进行了后期标注,实验中两个阶段的F值分别达到72.97和74.68。  相似文献   
3.
为了满足高速公路工程建设质量日益提高的要求,必须对原有的质量检测方式进行提高与改进。该文介绍了一种基于改进的刚度模型并对土方石压实作业进行在线检测的方法。该方法以国内外现有压实度检测技术为基础,通过压实度检测仪器的即时显示功能和实时通信功能,进一步提高了压实度检测结果分析的准确性和实时性。  相似文献   
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