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事件分类研究一直是计算机科学和语言学等学科的核心研究内容,针对动词语义层面上的分类问题,研究者们提出了不同的分类标准,而根据这些分类标准对动词进行分类会产生分类有交叉和分类粒度粗等问题。一个动词通常表示一个过程事件,该文以汉语世界中经常发生的过程事件为语义分类对象,从事件的定义中提取事件的特征属性,并给每个特征属性赋予权重,利用特征属性对顶层事件类包含的事件进行分类。该文采用框架的形式对事件进行语义描述,框架内容由事件的特征属性和私有属性组成。重点以“传播”类事件为例来阐述该文的分类方法,通过实际操作发现,利用该分类方法,可以得到一个比较清晰的事件语义分类结构。该文用描述逻辑来对事件及事件之间的分类关系进行形式化表示。根据该事件分类体系,可以有效获取事件属性相关的常识知识。 相似文献
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基于事件框架的主题事件融合研究* 总被引:1,自引:0,他引:1
针对事件抽取获得的单个元事件无法完整描述主题事件的特点,提出了一种主题事件的融合方法,通过该方法将与同一主题相关的所有元事件整合在一起,以层次化的形式表示。首先定义了一种事件融合框架TEFF(topic event fusion framework)。该框架根据各类元事件在主题事件中的作用,将主题事件以层次化的形式表示。同时给出元事件和主题的相关度计算方法,通过该算法来评价元事件和主题的相关度。在TEFF的指导下,通过相关度计算,实现主题事件的融合。在以2008年起的金融危机为主题的实验中,取得了F值为7 相似文献
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一个基于属性文法的用户界面规格说明 总被引:1,自引:1,他引:0
本文描述一种基于属性文法并结合事件模型的用户界面规格说明方法。主要强调如何在直接操作式用户界面中表示多线性对话模型。这种属性文法的规格说明可以用一个嵌套在支持通信、同步、和对话执行的运行时结构中的属性文法解释器来实现。 相似文献
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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。 相似文献
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基于事件的知识处理研究综述 总被引:2,自引:0,他引:2
本文对近年来基于事件的知识处理研究进行了综述,从事件的定义开始,到事件的表示、提取方法和具体应用来说明该领域的研究进展.许多科学家认为人们是以事件为单位来体验和认识世界的,事件符合人们的正常认知规律,对事件的研究有广阔的前景,将成为基于概念的知识处理技术的必要补充和发展,为知识处理注入新的活力. 相似文献
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基于事件的文本表示方法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
在传统文本表示模型的研究基础上,针对叙事类文本,考虑以事件作为基本语义单元,并结合图结构表示的
特点,提出了一种基于事件的文本表示方法—事件网络。该方法利用事件和事件间的关系来表示文本,能够较大程
度地保留文本的结构信息及语义信息。实验结果表明,基于该方法的自动摘要取得了较好的效果。 相似文献
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针对传统文本分类过程中词表示特征时不够全面、可解释性差的问题,提出一种基于词和事件主题的W-E CNN文本分类方法,并给出基于BTM的事件主题模型.将传统基于词的特征表示方法与事件主题特征表示方法进行拼接作为CNN的输入,丰富特征语义信息,提高了文本分类的准确性.实验分析可知,该方法的分类准确性在一定程度上要优于其他方法. 相似文献
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To satisfy a user’s need to find and understand the whole picture of an event effectively and efficiently, in this paper we formalize the problem of temporal event searches and propose a framework of event relationship analysis for search events based on user queries. We define three kinds of event relationships: temporal, content dependence, and event reference, that can be used to identify to what extent a component event is dependent on another in the evolution of a target event (i.e., the query event). The search results are organized as a temporal event map (TEM) that serves as the whole picture about an event’s evolution or development by showing the dependence relationships among events. Based on the event relationships in the TEM, we further propose a method to measure the degrees of importance of events, so as to discover the important component events for a query, as well as the several algebraic operators involved in the TEM, that allow users to view the target event. Experiments conducted on a real data set show that our method outperforms the baseline method Event Evolution Graph (EEG), and it can help discover certain new relationships missed by previous methods and even by human annotators. 相似文献
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相关事件挖掘与角色联系发现的研究 总被引:1,自引:1,他引:0
许多研究人员认为人们是以事件为单位来体验和认识世界的。以动词为核心的事件,把实体概念有机地联系、组织起来,在丰富实体概念间静态联系的同时,也构成了用以表示动态过程的基本单元。但是,事件知识却不容易从文本中直接获取。提出了一个以一个事件作为核心挖掘与之相关联的事件的方法。该方法在充分利用句法分析的基础之上,从二元词语扩展到语义更丰富的多个词语,挖掘到了相关的事件短语。在此基础上,机器标注了事件短语的人物角色,最终发现了相关事件与核心事件间的角色联系。实验结果显示,提出的方法从受限的文本语料里得到了大量的相关事件和角色联系,并取得了较高的准确率。 相似文献
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利用事件影响关系识别文本集合中重要事件的方法 总被引:1,自引:0,他引:1
大量研究成果表明,事件在许多文本中是客观存在的,事件之间有着紧密的联系,不同的事件在文本中有不同的重要度。文中构造事件影响因子矩阵用于描述文本集合中事件之间的关联强度。在事件影响因子矩阵的基础上介绍一种利用事件影响关系识别文本集合中重要事件的方法。该方法利用事件之间特有的时间变迁关系,综合考虑事件的Hubs值和Authorities值计算事件的重要度。实验结果表明,该方法与经典的PageRank和Reverse PageRank相比,在事件排序的效果上体现更好的性能。 相似文献
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《International journal of human-computer studies》2007,65(7):610-623
The purpose of this paper is twofold: (i) we argue that the structure of commonsense knowledge must be discovered, rather than invented; and (ii) we argue that natural language, which is the best known theory of our (shared) commonsense knowledge, should itself be used as a guide to discovering the structure of commonsense knowledge. In addition to suggesting a systematic method to the discovery of the structure of commonsense knowledge, the method we propose seems to also provide an explanation for a number of phenomena in natural language, such as metaphor, intensionality, and the semantics of nominal compounds. Admittedly, our ultimate goal is quite ambitious, and it is no less than the systematic ‘discovery’ of a well-typed ontology of commonsense knowledge, and the subsequent formulation of the long-awaited goal of a meaning algebra. 相似文献
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个人简历(Curriculum Vitae,Vita)通常包含了丰富的数据,如个人信息、教育背景以及工作经历等。从大量的个人简历中抽取出有用的信息并提供检索服务,可以提供更加全面和完整的个人资料。个人简历中包含的信息可以看成是按时间排序的事件序列。进一步地,可以从不同的个人简历所包含的事件中挖掘出事件之间的关联关系。提出了一个从个人简历中提取并检索事件的框架,它可以自动地从互联网上搜索并下载个人简历文档,并从中提取出感兴趣的事件保存在数据库里,以进一步查询和检索事件。所完成的工作包括:(1)提出了一个事件表示模型,用于描述事件的基本属性及检索事件;(2)基于条件随机场提出了一个概率模型,用于从个人简历中自动提取事件;(3)通过挖掘事件属性之间的共现性,提出了基于事件的检索方法。 相似文献