摘 要：事件关系是一种客观存在于事件之间的逻辑关系，事件关系检测是一项面向文本信息流进行事件关系判定的自然语言处理技术。事件关系检测的核心任务是以事件为基本语义单元，通过分析事件的篇章结构特征及语义特征，借助语义关系识别和推理，对事件关系进行自动分析与理解。事件关系检测技术在自动文摘，自动问答，信息检索等领域有着广泛的应用。本文首先介绍事件关系检测的任务定义、语言学资源和评测方法；然后，回顾国内外现有的主要研究方法；最后，给出这一研究的关键问题及技术难点。 全文查看链接 　　然而，目前的相关研究尚未形成事件关系的统一定义，因此，当前研究中提及的事件关系定义及其类别划分不能作为解释深层事件关系的核心参照标准。已有的相关研究对事件关系进行了初步的定义和类别划分。Allen[6]将事件的时序关系细分为13种子类关系，比如，“After”（时序“后”）关系，“Before”（时序“前”）关系，“Be included”（“被”包含）关系等；Takashi[7]则将因果关系扩展为4种子类型（即“因”，“果”，“前置条件”和“后置条件”）；刘宗田[8]提出了一种面向事件的本体模型，将具有共同特征集合的事件归类，并从事件类的角度将事件关系的类别划分为分类关系（也称上下位关系、父子关系）和非分类关系，其中非分类关系包括组成关系、因果关系、跟随关系（时序关系）和伴随关系。 全文查看链接 　　基于聚类的报道关联性检测方法，通过聚类将关联与核心事件的报道聚在一起，认为同一类簇中的报道两两相关。然而，这种方法不能用于事件关系的判断。若采用该方法，对事件进行聚类，聚类结果中同一类簇下的事件属于同一话题，报道关联性的方法认为同一类簇下的事件两两相关联，而同一个话题下存在不相关的外延事件，例如“中菲黄岩岛对峙”话题下的外延事件“日本三舰访菲”和“菲香蕉被滞留”虽然关联于核心事件“中菲对峙”，但两两之间并无联系。因此，通过单纯的面向事件的聚类方法不能实现事件关系的判断，还需要通过挖掘更多的推理信息分析事件关系。 全文查看链接 　　（1） 全文查看链接 　　（1） 事件关系尚未提出完备的关系体系及理论； 全文查看链接 　　[13] 马彬， 洪宇， 杨雪蓉， 等. 基于语义依存线索的事件关系识别方法研究[J]. 北京大学学报（自然科学版）. 2013， 49（1）：109-116. 全文查看链接 　　[27] ZANZOTTO F M， PENNACCHIOTTI M， PAZIENZA M T. Discovering asymmetric entailment relations between verbs using selectional preferences[C]//Proceedings of the 21st International Conference on Computational Linguistics and 44th Annual Meeting of the ACL， Sydney， July， 2006： 849–856. 全文查看链接