【摘 要】
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事件检测与类型识别是事件抽取的基础,具体实施分为触发词检测和事件类型识别2个阶段。分别对2个阶段进行研究,在前一阶段,针对词形特征过拟和问题,提出利用LDA模型对词语聚
【机 构】
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苏州大学计算机科学与技术学院,江苏省计算机信息处理技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60970056,61070123);江苏省自然科学基金资助项目(BK2008160);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20093201110006)
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事件检测与类型识别是事件抽取的基础,具体实施分为触发词检测和事件类型识别2个阶段。分别对2个阶段进行研究,在前一阶段,针对词形特征过拟和问题,提出利用LDA模型对词语聚类的方法,考虑到中文自动分词与标注的触发词边界的不一致性,提出基于CRFs模型的触发词识别方法。在后一阶段,为提高事件类型识别的效果,将跨事件理论应用于中文事件类型识别。实验结果表明,该方法能提高系统性能,F值分别提高到66.3和62.0。
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