利用框架语义知识优化事件抽取

摘要：

事件抽取旨在把含有事件信息的非结构化文本以结构化的形式予以呈现.现有的基于监督学习的事件抽取方法往往受限于数据稀疏和分布不平衡问题,具有较低的召回率.针对这一问题,该文提出一种利用框架语义优化事件抽取的方法,引入框架类型作为泛化特征,在此基础上进行框架类型和事件类型的映射,然后结合框架类型识别模型和事件类型识别模型进行协作判定,以此优化事件抽取的召回性能.实验结果显示,针对触发词(事件类型)识别任务,相较于仅使用事件类型识别模型,该文提出的框架语义辅助的事件类型识别模型能够提高抽取召回率6.44％(5.74％),提高F值1.45％(0.83％).

关键词：事件抽取、信息抽取、框架语义

所属期刊栏目：31

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61373097,61272259,61272260

在线出版日期：2017-06-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：117-125