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文檔簡(jiǎn)介
1、文本蘊(yùn)涵的概念起源于邏輯學(xué),同時(shí)是語(yǔ)言學(xué),特別是語(yǔ)義研究中的重要課題。近幾年,隨著人工智能研究的進(jìn)步,特別是計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的進(jìn)步,使得文本蘊(yùn)涵成為計(jì)算機(jī)科學(xué)中研究的熱門(mén)問(wèn)題。掌握發(fā)現(xiàn)蘊(yùn)涵的機(jī)制,將可促進(jìn)多方面自然語(yǔ)言處理任務(wù)的發(fā)展,如信息抽取、信息檢索、文檔摘要、問(wèn)答系統(tǒng)、文景轉(zhuǎn)換等。因此,研究在文本中發(fā)現(xiàn)蘊(yùn)涵的方法,在當(dāng)前自然語(yǔ)言處理中具有重要意義。
事件蘊(yùn)涵是文本蘊(yùn)涵的一部分,專注于動(dòng)詞。以往的事件蘊(yùn)涵抽取方
2、法不僅準(zhǔn)確率一般,而且方法的時(shí)間復(fù)雜度高。本文使用聚類方法首先將數(shù)據(jù)分類,降低了總體的時(shí)間開(kāi)銷。同時(shí)放棄了傳統(tǒng)的,基于統(tǒng)計(jì)的類KL距離度量或互信息度量,而采用基于資源的語(yǔ)義相似度度量為動(dòng)詞對(duì)評(píng)分,不僅進(jìn)一步降低了時(shí)間開(kāi)銷,還取得了較好的準(zhǔn)確率。
本文不僅描述了新的基于聚類的事件蘊(yùn)涵抽取方法,也給出了可用的中、英文事件蘊(yùn)涵關(guān)系庫(kù)范例。通過(guò)對(duì)生成的中、英文關(guān)系庫(kù)的隨機(jī)抽樣打分,發(fā)現(xiàn)生成的關(guān)系庫(kù)不僅涵蓋了大部分常見(jiàn)的蘊(yùn)涵關(guān)系,更包含
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