事件時序關(guān)系建模的研究與實現(xiàn).pdf

1、事件時序關(guān)系的研究在問答系統(tǒng)，文本提取等自然語言處理領(lǐng)域起著越來越重要的作用。本文來源于國家自然基金項目“典型事件過程建模的研究”。事件時序關(guān)系研究的目的是建立事件之間在時間上的先后順序關(guān)系。
　　本文從基于常識角度出發(fā)，經(jīng)歷事件識別，事件時序關(guān)系識別和抽取，事件時序關(guān)系合并，最終建立事件時序關(guān)系的模型，并將該模型作為一種語義資源，在日后的研究中加以利用。
　　本文主要針對以下幾個方面展開研究：
　　1.對比不同研究對

2、事件和事件時序關(guān)系概念的定義，根據(jù)TimeML中規(guī)范標準，確定本文中研究的內(nèi)容。
　　2.選取Wikipedia網(wǎng)站內(nèi)容作為常識知識語料庫，并利用特征處理方法對語料庫進行加工整理。
　　3.利用Evita開源工具結(jié)合本研究對事件的理解，在選取的語料上進行事件的識別和提取。
　　4.分析3中得到的事件之間的時序關(guān)系，并利用規(guī)則生成單文檔對應(yīng)的時序關(guān)系圖。
　　5.在單文檔時序鏈的基礎(chǔ)上，進行高頻事件統(tǒng)計并以高頻事件

3、為核心建立事件時序關(guān)系圖。
　　6.在高頻事件時序關(guān)系圖上，利用英語詞語相似度計算方法，合并事件節(jié)點，建立事件時序關(guān)系模型。
　　本研究目前取得的成果包括積累了豐富的語料資源以及語料處理方法，事件和事件時序關(guān)系識別的工具及其工作原理，并利用這些工具進行適合本研究的二次開發(fā)，最終形成了高頻事件的時序關(guān)系模型，在模型上存在符合常識的事件在時間上發(fā)生的先后順序關(guān)系，表明本文使用的方法可以繼續(xù)深入研究。本研究為“典型事件過程建模的研