一种基于事件本体的文本事件要素提取方法

在事件信息的抽取中,事件要素的提取是一个难点。现有的事件要素抽取主要是基于机器学习的方法,这类方法容易受到语料稀疏性的影响。该文提出一种基于事件本体的事件要素提取方法,该方法将事件要素推理分为两步: 一、通过事件要素词和事件指示词的位置关系来初步填充要素值,并将得出的置信度较高的事件作为种子事件;二、利用第一步得出的种子事件,查询事件本体中的事件类约束和基于事件非分类关系的推理规则,并对要素进行推理,进一步对事件要素进行填充和修正。实验结果表明,该方法能较好地提升事件要素提取的准确度。     

一种基于扩展描述逻辑的事件实例检测方法

针对事件要素之间客观存在的语义关系以及事件与事件类之间的语义关系进行研究,提出了一种基于扩展描述逻辑的事件实例检测方法。该方法利用事件中的时间、动作、环境要素对事件进行语义补充,然后利用扩展描述逻辑中概念的可满足性和概念包含的推理功能对事件实例进行检测,最后通过实验证明该方法可实现文本中的事件实例检测,准确率达到了85．12％。