因果关系抽取相关论文
自然语言中充满了因果关系（Cause-Effect）的表述,每种现象或事物都有其原因,人们通过因果关系来描述事物运动和发展的规律。当前互联......
因果关系抽取是自然语言处理的一个重要研究方向,现有研究将因果关系抽取转化为关系分类或序列标注任务。文本中的因果关系有丰富......
随着科技的发展与人民生活水平的提高,私家车快速涌入到我们的生活中,与此同时交通事故发生的数量也不断增加,不仅给个人带来了财......
针对交通事故文本因果关系抽取过程中因果事件边界难以识别及连锁因果关系难以抽取的问题,将抽取问题转化为序列标注问题,提出了相......
针对传统关系抽取模型依赖特征工程等机器学习方法,存在准确率较低且规则较繁琐等问题,提出一种BERT+BiLSTM+CRF方法.首先使用BERT......
针对现有自然语言因果关系抽取模型的低准确性和自由参数过多等问题,提出高效的面向知识通道和面向数据通道相结合的混合卷积神经......
近年来,随着生物医学实验方法的变革,相关实验数据和文献资料呈现指数级的增长,如何从规模庞大的科学文献数据中快速有效地抽取出......
生物医学实体关系抽取是生物医学文本挖掘领域的一项重要研究内容,它对生物医学知识库的建立以及应用起着关键作用。其中,实体因果......
针对现有事件因果关系抽取方法关系边界识别能力弱和文本语义表征不足的问题,提出一种基于双层CNN-BiGRU-CRF深度学习模型的事件因......
因果关系是自然语言文本中的一种重要的关系类型,在关系推理等许多领域中起着至关重要的作用,因此对因果关系进行抽取是文本挖掘中......
因果关系抽取在事件预测、情景生成、问答以及文本蕴涵等任务上都有重要的应用价值.但多数现有的因果关系抽取方法都需要人工定义......
生物医学因果关系抽取是BioCreative社区提出的一项评测任务,旨在挖掘生物医学实体间丰富的语义关系,并用生物医学表征语言(biolog......
以“事件”作为知识表示的基本单元和信息组织的重要手段,已经受到越来越多的重视。研究面向事件的知识,可以为自动文摘和问题回答......
传统的知识图谱大多关注实体的属性与关系知识,而忽视了事件间的演化规律知识,为了弥补这一不足,研究者们提出了事理图谱的概念。......
随着民航业的发展,航空安全事故的原因呈现多元性和复杂化趋势,事故因果关系分析面临新的难题。目前的航空安全事故因果关系研究,......
突发事件作为一个复杂系统,对其定性建模首先要分析内部各要素之间的因果关系,这是建立其他突发事件预测和仿真模型的基础。然而,......
