【摘 要】
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为使计算机能从文本中自动抽取出事件及事件要素,利用概念层次网络理论,对文本进行句类分析得到语义块后,以事件触发概念信息为线索,加入语义块权重,用频数指标提出事件类型
【机 构】
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中国科学院声学研究所语言声学与内容理解实验室,中国兵器工业信息中心
【基金项目】
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富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室开放基金项目“面向语音与文本内容的富媒体关联研究与技术实现”,中国科学院信息化专项科学大数据工程(一期)多民族语言资源特色数据库课题(编号:XXH13505-03-203)
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为使计算机能从文本中自动抽取出事件及事件要素,利用概念层次网络理论,对文本进行句类分析得到语义块后,以事件触发概念信息为线索,加入语义块权重,用频数指标提出事件类型判断方法。进一步利用句类知识分析语义块和事件要素的对应关系,并建立对应规则,抽取事件要素。在中文突发事件语料库上进行了实验,事件类型识别和事件要素抽取的F1测度宏平均分别为0.871和0.768,较对比方法分别提升了4.8和6.4个百分点,总体处理效果较好。
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