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文檔簡(jiǎn)介
1、事件抽取是信息抽取領(lǐng)域一個(gè)重要的研究方向。事件抽取主要把人們感興趣的,用自然語(yǔ)言表達(dá)的事件以結(jié)構(gòu)化的形式呈現(xiàn)出來,如什么人,什么地方,什么時(shí)間,做了什么事等,在自動(dòng)文摘,自動(dòng)問答以及信息檢索等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。本文關(guān)注音樂領(lǐng)域的事件抽取,選擇了具有代表性的演唱會(huì)及專輯事件進(jìn)行深入研究。
本文借鑒ACE評(píng)測(cè)中事件抽取任務(wù)的相關(guān)概念以及構(gòu)建語(yǔ)料庫(kù)的一些經(jīng)驗(yàn),詳細(xì)定義了音樂領(lǐng)域我們所關(guān)注的兩類事件,并且構(gòu)建了語(yǔ)料庫(kù),詳細(xì)介紹了語(yǔ)料
2、標(biāo)注的來源、過程、標(biāo)注規(guī)范以及存儲(chǔ)格式等。
本文對(duì)事件抽取的兩項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)——事件類型識(shí)別以及事件元素識(shí)別采用不同的處理策略,簡(jiǎn)化了事件類型的識(shí)別過程,采用了基于關(guān)鍵詞與觸發(fā)詞相結(jié)合的過濾方法。 在事件元素識(shí)別中,如何從眾多的實(shí)體中找出事件元素,成為本文研究的重點(diǎn)。本文提出了兩種方法:基于模式匹配的事件元素識(shí)別,以及基于最大熵的事件元素識(shí)別。在總結(jié)前人三種事件表示模型的基礎(chǔ)上,本文結(jié)合漢語(yǔ)的特點(diǎn)以及所采用句法分析模塊的特點(diǎn)提出了
3、一種基于簡(jiǎn)化依存句法樹模式匹配的方法;基于最大熵的方法將事件元素識(shí)別問題看作分類問題,將所有出現(xiàn)的實(shí)體作為候選事件元素,選取上下文、鄰近實(shí)體、句法結(jié)構(gòu)等特征從不同的角度描述候選元素,并采用最大熵分類器對(duì)其進(jìn)行二元分類。為了發(fā)揮各自方法的優(yōu)點(diǎn),將基于模式匹配的方法與基于最大熵分類的方法采用級(jí)聯(lián)的方式串聯(lián)起來形成最終事件元素識(shí)別的解決方案,在本文構(gòu)建的語(yǔ)料庫(kù)下,最終事件識(shí)別的平均F值達(dá)到83.84%,事件元素識(shí)別的平均F值達(dá)到76.41%,
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