基于条件随机域的中文事件类型识别

作者：胡博磊; 贺瑞芳; 孙宏; 王文俊

来源：模式识别与人工智能, 2012, (03): 445-449.

DOI：10.16451/j.cnki.issn1003-6059.2012.03.008

• 事件抽取
• 事件类型识别
• 条件随机域 Event Extraction
• Event Type Recognition
• Conditional Random Fields

传统的分步骤事件抽取方法中,事件元素识别的结果无法指导事件类型识别,而事件类型识别的效果在很大程度上决定了事件抽取系统的整体性能.文中为解决事件类型识别对元素识别的后向依赖问题,将事件抽取看作序列标注,构建一个改进的条件随机域联合标注模型,将事件类型和事件元素在图模型中同时进行标注.同时,通过触发词嵌入试图解决事件抽取中的数据不平衡问题.ACE2005中文语料上的实验表明,基于该模型的方法提高了事件类型识别的性能,最终F值达到63.53%.

• 单位
  天津大学