基于正负加权的中文事件识别研究

• 作者: 付维成 廖涛 方贤进
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 事件识别 正负加权 触发词表 关联词 词性 依存关系
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 175-181,217
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 8852字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.11.029

摘要

事件识别是事件抽取的子内容,其主要任务是找出文本中的事件触发词.针对现有的事件识别方法对单一特征的利用还不够充分的问题,通过构建包含正负特征的触发词表,提出一种基于正负加权的事件识别方法.定义一种关联词特征,该特征对事件识别有较好的效果;根据单一特征所属的词是否为触发词将特征分为正特征或负特征,并将正负特征结合起来进行触发词识别,提升单一特征在事件识别时的作用.在此基础上,将正负关联词特征、正负词性特征以及正负依存关系特征结合起来进行触发词识别,进一步提升事件识别效果.实验结果表明,基于正负加权的事件识别方法得到了比较理想的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方贤进	安徽理工大学计算机科学与工程学院	60	146	6.0	9.0
2	廖涛	安徽理工大学计算机科学与工程学院	19	66	5.0	8.0
3	付维成	安徽理工大学计算机科学与工程学院	1	0	0.0	0.0