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摘要:
利用语义角色分析的方法对动态新闻进行事件抽取研究.通过对句子进行论元结构标注,抽取出句子中以谓语动词为中心的论元结构,将其转化为具体的语义角色,并与事件要素进行匹配,完成事件抽取工作.论文提出并重点研究了如何利用VerbNet和SemLink资源对动词的论元结构与事件要素进行匹配.抽取系统基于该方法对1000篇新闻语料进行了事件抽取实验,结果表明该方法的F值达到70.6%,具有一定的应用价值.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于语义角色分析的事件抽取技术
来源期刊 太赫兹科学与电子信息学报 学科 工学
关键词 事件抽取 论元结构 语义角色 事件要素
年,卷(期) 2017,(2) 所属期刊栏目 信号与信息处理、计算机与控制
研究方向 页码范围 279-284
页数 6页 分类号 TN957.52|TP391
字数 5853字 语种 中文
DOI 10.11805/TKYDA201702.0279
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研究主题发展历程
节点文献
事件抽取
论元结构
语义角色
事件要素
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
太赫兹科学与电子信息学报
双月刊
2095-4980
51-1746/TN
大16开
四川绵阳919信箱532分箱
62-241
2003
chi
出版文献量(篇)
3051
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7
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11167
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