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摘要:
许多研究人员认为人们是以事件为单位来体验和认识世界的.以动词为核心的事件,把实体概念有机地联系、组织起来,在丰富实体概念间静态联系的同时,也构成了用以表示动态过程的基本单元.但是,事件知识却不容易从文本中直接获取.提出了一个以一个事件作为核心挖掘与之相关联的事件的方法.该方法在充分利用句法分析的基础之上,从二元词语扩展到语义更丰富的多个词语,挖掘到了相关的事件短语.在此基础上,机器标注了事件短语的人物角色,最终发现了相关事件与核心事件间的角色联系.实验结果显示,提出的方法从受限的文本语料里得到了大量的相关事件和角色联系,并取得了较高的准确率 .
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文献信息
篇名 相关事件挖掘与角色联系发现的研究
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 事件 相关事件 角色联系 知识获取
年,卷(期) 2010,(12) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 149-155
页数 分类号 TP3
字数 12873字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-137X.2010.12.033
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 曹存根 中国科学院计算技术研究所 91 991 17.0 27.0
2 彭会良 首都师范大学计算机科学联合研究院 1 6 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
事件
相关事件
角色联系
知识获取
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导