模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2012, Vol. 25 Issue (3): 445-449    DOI:
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基于条件随机域的中文事件类型识别
胡博磊,贺瑞芳,孙宏,王文俊
天津大学计算机科学与技术学院信息系统与软件工程实验室天津300072
Chinese Event Type Recognition Based on Conditional Random Fields
HU Bo-Lei, HE Rui-Fang, SUN Hong, WANG Wen-Jun
Information System and Software Engineering Laboratory,School of Computer Science and Technology, Tianjin University,Tianjin 300072

全文: PDF (319 KB)   HTML (1 KB) 
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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%。
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胡博磊
贺瑞芳
孙宏
王文俊
关键词 事件抽取事件类型识别条件随机域    
Abstract:The result of event argument recognition cannot guide event type recognition in the traditional multi-step event extraction methods. Nevertheless the performance of event extraction system largely depends on event type recognition. In order to address the backward dependency of event type recognition on event argument recognition, event extraction is considered as a sequence labeling. In this paper, an improved conditional random field joint labeling model is proposed. The event type and event argument are labelled simultaneously in the graph model. The solution of the unbalanced data problem is discussed through embedding trigger word. The experiments on ACE 2005 Chinese corpus show that the performance of event type recognition is improved by the proposed method and F-score achieves 63.53%.
Key wordsEvent Extraction    Event Type Recognition    Conditional Random Fields   
收稿日期: 2010-10-13     
ZTFLH: TP391  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61100123)、教育部博士点基金项目(No.20110032120040)、天津市科技支撑计划重点项目(No.08ZCKFGX0180)资助
作者简介: 胡博磊,男,1987年生,本科,主要研究方向为自然语言处理、信息抽取。贺瑞芳,女,1979年生,讲师,主要研究方向为自然语言处理、信息抽取。E-mail:rfhe@tju。edu。cn。孙宏,女,1985年生,博士研究生,主要研究方向为自动问答、复述、句法分析。王文俊,男,1970年生,教授,主要研究方向为本体工程、语义信息抽取。
引用本文:   
胡博磊,贺瑞芳,孙宏,王文俊. 基于条件随机域的中文事件类型识别[J]. 模式识别与人工智能, 2012, 25(3): 445-449. HU Bo-Lei, HE Rui-Fang, SUN Hong, WANG Wen-Jun. Chinese Event Type Recognition Based on Conditional Random Fields. , 2012, 25(3): 445-449.
链接本文:  
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