【摘 要】
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针对传统事件因果关系识别覆盖范围小和人工标注代价高等不足,提出了一种基于双层模型的维吾尔语突发事件因果关系抽取方法.该方法采用分治思想,将因果关系抽取问题转化为对
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院; 新疆大学网络中心; 新疆大学软件学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61262064,60963017,61063026,61063043);国家社会科学基金(10BTQ045,11XTQ007)资助~~
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针对传统事件因果关系识别覆盖范围小和人工标注代价高等不足,提出了一种基于双层模型的维吾尔语突发事件因果关系抽取方法.该方法采用分治思想,将因果关系抽取问题转化为对事件序列的两次模式识别标注.采用Bootstrapping算法,在第一次模式识别时,标注因果关系的语义角色,并将标注的语义角色标签作为新的特征传递给第二层模式识别,用于因果关系边界标注.该方法用于维吾尔语突发事件显式因果关系的抽取准确率为85.39%,召回率为77.53%,证明了本文提出的方法在维吾尔语主题突发事件因果关系抽取上的有效性和实用性.
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