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事件关系检测是一项面向事件之间逻辑关系的自然语言处理技术。事件关系识别的核心任务是以事件为基本语义单元,通过分析事件的篇章结构信息及语义特征,实现事件逻辑关系的深层检测。该文首次建立一套事件关系检测的任务和研究体系,包括任务定义、关系体系划分、语料采集与标注、评价方法等。同时,该文提出了一种跨场景推理的事件关系检测方法,该方法认为,具有相同事件场景的“事件对”,往往具有相同的事件关系类型。该文提出的基于跨场景推理的事件关系检测方法在针对四大类事件关系类型的检测精确率为54.21%。 相似文献
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事件关系是一种客观存在于事件之间的逻辑关系,事件关系检测是一项面向文本信息流进行事件关系判定的自然语言处理技术。事件关系检测的核心任务是以事件为基本语义单元,通过分析事件的篇章结构特征及语义特征,借助语义关系识别和推理,对事件关系进行自动分析与理解。事件关系检测技术在自动文摘,自动问答,信息检索等领域有着广泛的应用。首先介绍事件关系检测的任务定义、语言学资源和评测方法;然后,回顾国内外现有的主要研究方法;最后,给出这一研究的关键问题及技术难点。 相似文献
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为解决软盒硬化卷烟商标纸搭口开胶等问题,通过对YB25软盒包装机商标纸上胶工艺进行改进,设计了一种商标纸冷热胶组合喷涂系统和喷嘴清洁装置。结合主传动轴编码器相位信号,由控制器控制热熔胶喷涂机构和冷胶喷涂机构分别完成热熔胶和冷胶的喷涂;通过毛毡对冷胶枪喷嘴进行清洁,并利用凡士林对冷胶枪喷嘴进行密封,防止冷胶凝固堵塞喷嘴。以玉溪卷烟厂生产的中支卷烟为对象对改进前后YB25包装机进行测试,结果表明:改进后烟包商标纸粘贴牢固,单箱商标纸消耗量降低9.3%,烟包不合格率降低4.97百分点。该技术可为提高卷烟包装品质提供支持。 相似文献
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事件关系检测是一项面向文本信息流进行事件关系判定的自然语言处理技术。事件关系检测的核心任务是以事件为基本语义单元,通过分析事件之间的语义关联特征,实现事件逻辑关系的识别与判定,包括关系识别(即识别有无逻辑关系)和关系判定(即判定逻辑关系类型,如“因果”关系)。目前,专门面向事件的逻辑关系分析与处理,尚未形成一套完整的研究体系。针对这一问题,该文借助篇章分析、事件抽取和场景理解等相关领域中的概念与数据资源,尝试建立一套事件关系检测的任务和研究体系,包括任务定义、关系体系划分、语料采集与标注、评价方法等。同时,该文着重分析和对比了事件关系检测与篇章关系检测的差异,并给出了事件关系检测任务的难点与挑战。 相似文献
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事件抽取旨在把含有事件信息的非结构化文本以结构化的形式予以呈现。现有的基于监督学习的事件抽取方法往往受限于数据稀疏和分布不平衡问题,具有较低的召回率。针对这一问题,该文提出一种利用框架语义优化事件抽取的方法,引入框架类型作为泛化特征,在此基础上进行框架类型和事件类型的映射,然后结合框架类型识别模型和事件类型识别模型进行协作判定,以此优化事件抽取的召回性能。实验结果显示,针对触发词(事件类型)识别任务,相较于仅使用事件类型识别模型,该文提出的框架语义辅助的事件类型识别模型能够提高抽取召回率6.44%(5.74%),提高F值1.45%(0.83%)。 相似文献
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