基于条件随机域的中文事件类型识别

摘要：

传统的分步骤事件抽取方法中,事件元素识别的结果无法指导事件类型识别,而事件类型识别的效果在很大程度上决定了事件抽取系统的整体性能.文中为解决事件类型识别对元素识别的后向依赖问题,将事件抽取看作序列标注,构建一个改进的条件随机域联合标注模型,将事件类型和事件元素在图模型中同时进行标注.同时,通过触发词嵌入试图解决事件抽取中的数据不平衡问题.ACE 2005中文语料上的实验表明,基于该模型的方法提高了事件类型识别的性能,最终F值达到63.53％.

关键词：事件抽取、事件类型识别、条件随机域

所属期刊栏目：25

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61100123;教育部博士点基金项目20110032120040;天津市科技支撑计划重点项目08ZCKFGX0180

在线出版日期：2012-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：445-449