融合依存关系和篇章修辞关系的事件时序关系识别

• 作者: 孔芳 张龙印 戴倩雯
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 时序关系 依存关系 篇章修辞关系
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1100-1106
• 页数: 7页
• 分类号: TP39
• 字数: 5489字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201912005

摘要

已有事件间时序关系识别只考虑两个事件所在上下文的局部信息,忽略事件间篇章视角的关联关系.针对这一问题,文中给出融合句子级依存关系和篇章层修辞关系的事件时序关系识别方法.将事件间关联关系分两部分进行表征:事件所在句子的依存路径信息和事件所在基本篇章单元间的修辞关系信息.基于这一表征体系构建可以捕获更多有效信息的神经网络模型,提高事件时序关系识别的性能.在TimeBank-Dense语料上的一系列实验验证文中方法的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孔芳	苏州大学计算机科学与技术学院自然语言处理实验室	66	350	11.0	15.0
2	戴倩雯	苏州大学计算机科学与技术学院自然语言处理实验室	1	0	0.0	0.0
3	张龙印	苏州大学计算机科学与技术学院自然语言处理实验室	2	0	0.0	0.0