【摘 要】
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汉越新闻很大程度上呈现跨汉越关联的特点,体现为相关事件的一系列跨汉越新闻报道。及时发现并掌握越南相关新闻事件,从汉越相关新闻文本中检测出事件类型并分析各新闻事件之间的因果关联关系,就能帮助人们了解局势的变化,支撑交流与合作。本文的研究旨在从大量跨汉越的新闻文本中检测出特定新闻的事件类型,并识别汉越新闻之间的因果关联关系。其面临的关键问题是,目前主流的多语言事件类型检测与因果关系分析方法并不适用于跨
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汉越新闻很大程度上呈现跨汉越关联的特点,体现为相关事件的一系列跨汉越新闻报道。及时发现并掌握越南相关新闻事件,从汉越相关新闻文本中检测出事件类型并分析各新闻事件之间的因果关联关系,就能帮助人们了解局势的变化,支撑交流与合作。本文的研究旨在从大量跨汉越的新闻文本中检测出特定新闻的事件类型,并识别汉越新闻之间的因果关联关系。其面临的关键问题是,目前主流的多语言事件类型检测与因果关系分析方法并不适用于跨汉越语言的场景,缺少汉越跨语言新闻事件类型以及因果关系的语料,且汉越同属孤立语系但越南语又是多音节字,难以统一跨汉越语言的文本语义空间,同时跨汉越的事件类型检测及因果关系分析的研究工作还非常有限。因此本文针对汉越跨语言新闻事件类型检测与因果关系识别任务的特殊性,将任务分为如下流水式的子任务,针对不同难点研究解决方法:（1）构建汉越新闻事件类型与因果关系语料库。目前汉越双语新闻数据匮乏,事件检测和因果关系分析的许多先进模型严重依赖监督方法中的巨量有标签数据,由于没有足够的语料数据作为统计学习模型的训练支撑,模型性能往往不佳。所以需要根据中越两国的相关性、热点话题和新闻版块,从汉越新闻网网站爬取汉越新闻数据,参考ACE2005和Fin Causal标注规则并结合所获取的语料定制汉越双语新闻语料标注体系,构建用于模型训练和测试的汉越跨语言新闻语料库。（2）提出基于类型感知的汉越跨语言新闻事件类型检测方法。越南语的多音节构词使得触发词的标注和识别存在歧义,且越南语触发词标记语料较少。本文提出一种事件类型感知的汉越跨语言事件类型检测方法,采取语言对抗的方式训练大量有标注的汉语语料和无标注越南语语料,迁移汉语中事件类型信息到共享的特征提取器中,通过基于事件类型的注意力机制模糊触发词对于事件类型的影响,探索在没有清晰定义触发词的情况下检测类型。实验较基线得到了2.07%的提升。（3）提出事件类型转移的汉越跨语言新闻事件因果关系识别方法。汉越跨语言新闻事件因果关系分析的工作还非常有限,且难以统一跨汉越语言的文本语义空间和捕获新闻之间的因果关联特征。针对以上问题,通过跨语言预训练将汉越各自的语义特征映射到统一的语义空间中,采用树形长短期记忆网络提取汉越文本中的句法这种结构化特征,然后基于新闻句对之间的事件类型转变建立注意力机制对汉越跨语言新闻事件因果关系识别任务分析,以获得不同语言新闻事件之间可能存在的因果关联关系特征,最后通过分类器识别因果关系。实验验证准确率比次优提升2.08%,证明了有效性。（4）搭建汉越跨语言新闻事件类型检测及事件因果关系识别原型系统。该系统可以判断出当前汉越新闻文本中的新闻事件类型,判断在同一话题下汉越新闻事件句之间可能存在的因果关系,并以图形化的形式展示。
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