【摘 要】
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自然语言文本中的信息多种多样,如时序信息、空间信息、语义角色信息等。其中,时序信息抽取任务旨在识别出文本中的时序对象,并从时间角度上对时序对象间的先后关系进行正确分类。该任务中抽取出的时序信息有助于自动问答、文本摘要等下游任务,在自然语言处理领域发挥着不可忽视的作用。分析时序信息抽取的研究现状可以发现,该研究领域存在三个明显的问题:（1）方法多采用传统的特征工程,自动化程度偏低,且领域适用性不足;
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自然语言文本中的信息多种多样,如时序信息、空间信息、语义角色信息等。其中,时序信息抽取任务旨在识别出文本中的时序对象,并从时间角度上对时序对象间的先后关系进行正确分类。该任务中抽取出的时序信息有助于自动问答、文本摘要等下游任务,在自然语言处理领域发挥着不可忽视的作用。分析时序信息抽取的研究现状可以发现,该研究领域存在三个明显的问题:（1）方法多采用传统的特征工程,自动化程度偏低,且领域适用性不足;（2）时序关系抽取的性能受限于语料规模和严重的不平衡现象;（3）孤立考虑某一类时序信息,缺乏对多种时序信息间互补性的挖掘。本文围绕上述问题开展了研究工作,具体如下:（1）为了摆脱对于手工规则与特征的依赖,本文提出了一种将双向长短期记忆网络与图卷积结合的时序对象抽取模型,该模型实现了文本中语义特征和语法特征的自动学习。考虑到同为时序对象的时间表达式与事件之间的关联,本文进而在该模型的基础上以共享表征的方式进行了两者的联合抽取实验。（2）针对目前语料中不确定（VAGUE）类型占比近半导致的时序关系样本的不平衡问题,本文提出了一种使用多任务框架的篇章级时序关系抽取方法。一方面,解码层增加二分类的辅助任务鉴别时序对象间的关系是否为VAGUE,提升模型对不平衡数据的处理能力,另一方面,引入聚焦损失加强对困难样本信息的挖掘。针对多种时序对象间互补信息的挖掘问题,在多任务框架下,本文以不同网络层参数共享的方式增强事件与事件（E-E）、事件与时间表达式（E-T）时序关系间的信息交互,实现两者的联合抽取。（3）最后本文结合以上研究内容,在联合学习框架下构建了一个端到端的篇章级时序关系抽取模型。实验结果证实该模型能够避免传统的串联抽取方法产生的误差累积。
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