事件超图模型及类型识别

• 作者: 何炎祥 肖升
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 事件抽取 事件类型识别 超图 有向超图 事件超图模型 事件相似度
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 页码范围: 30-38
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 9525字
• 语种: 中文

摘要

为避免向量空间模型的独立性假设影响事件类型识别,该文提出了一种基于超图的事件类型识别方法.该方法首先用事件超图描写事件元素间的多元有序关系；然后用事件超图模型(由事件超图添加类型组件和层面组件后构成)描述某个(某类)事件在不同观测层面的属性及其结构；最后根据事件的属性及其结构计算其相似度,并借此完成事件类型识别.实验结果显示,此方法识别效率的平均F值达到83.0％,与基于向量空间模型的支持向量机方法和最大熵方法相比,此方法也具有一定优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何炎祥	武汉大学计算机学院	179	1866	22.0	35.0
2	肖升	武汉大学计算机学院	7	41	3.0	6.0