基于mln的中文事件推理方法的研究

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1、学校代码：１０２８５２０１３４２２７０１７学号；瞧細爭ＳＯＯＣＨＯＷＵ暦國ＩＴＹＨ９｜＾｜＾＇１基于ＭＬＮ的中文事：件推理方法的研究＾Ｉ．ＩＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＣｈｉｎｅｓｅＥｖｅｎｔＩｎｆｅｒｅｎｃｅＡｐｐｒｏａｃｈ＿＾＿—＾＿＿＿－硏究生姓名朱少华指导教师姓名李培蜂专业名称分算妨利学与抜本研究方向自然语言处理所在院部计算机科学与技术学院论文提交日期２０１６年５月’＇’＇＇－．巧＂．、八ｒ，：：。；．ｒ狂货叫；巧中巧：讲呼：，較占＞电；＾占皆书；々？

2、；，菩巧銷：、＿＊，弁、，，，別＇－＇＂１？Ｖ一３一，識皆矣苏州大学学位论文独创性声明本人郑重声明；所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独金进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含其他个人或集体己经发表或撰写过的研巧成果，也不含为获得苏州大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均己在文中明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。论文作者签名；日期：Ｘ苏州大学学位论文使用授权声明本人完全了解苏州大学关于收集、保存和使用学位论文的规定，即：学位论文著作

3、权归属苏州大学。本学位论文电子文档的内容和纸质论文的一屯、内容相致。苏州大学有权向国家图书馆、中国社科院文献信息情报中、中国科学技术信息研５＾所（含万方数据电子出版社）、中国学术期刊（光盘版，允许论文被查阅）电子杂志社送交本学位论文的复印件和电子文档和借阅，可Ｗ，可Ｗ采用影印、缩印或其他复制手段保存和汇编学位论文将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索。涉密论文〇本学位论文属在年月解密后适用本规定。非涉密论文□＇论文作者签名：心孚日期；从Ａ之备导师签名：如郑曰期；基于ＭＬＮ的中文事件推理方法的研究中文摘要基于ＭＬ

4、Ｎ的中文事件推理方法的研究中文摘要在数据爆炸性增长的环境下一，信息抽取成为种从海量数据中获取有价值信息的重要手段一。事件抽取是信息抽取的个子任务，其目的是把含有事件信息的无结构化文本Ｗ结构化的形式呈现出来，对问答系统、自动文摘和信息检索等自然语言处理应用的发展有着重要作用。现有的事件抽取方法大多将事件实例看作孤立的个体，忽略了事件实例之间的内在联系。本文主要从中文事件触发词推理、中文事件论元推理及中文事件联合推理Ｈ个方，面进行研究，主要研究内容如下：一出了基于马尔科夫逻辑网络第，针对中文中存在的缺省问题，提（ＭａｒｋｏｖＬｏｇｉｃＮ

5、ＭＬＮ一ｅｔｗｏｒｋｓ，）的中文事件触发词推理方法，运用篇章致性原理、形态结构和组合语义学进行触发词推理。在ＡＣＥ２００５中文语料上的实验表明，在触发词识别和事３．件类型分类上的Ｆ１值此基准系统分别提升了．６５％和２５１％。第二，针对现有的论元抽取方法中单纯利用句子级特征所导致的与触发词距离远的论元抽取性能低下的问题，提出了基于ＭＬＮ的中文事件论元推理方法，运用篇章一致性原理和实体语义信息进行论元推理。在两个事件主题（冲突主题和司法主题）上实验的结果表明，和基准系统相比，在论元识别和论元角色分配上的Ｆ１值分别提高了６．８４％和５．７１％。

6、一．第Ｈ，，针对传统的事件抽取系统中管道模型会造成级联错误送缺点本文提出了基于ＭＬＮ的中文事件联合推理方法一，致性和论元，利用篇章级信息加入了同指数量推理等推理规则，利用论元抽取中有价值的信息反过来帮助触发词抽取，从而恢复了部分触发词。在触发词识别、事件类型分类、论元识别和论元角色分配上的Ｆ１１６８％１６３％１９２％和１．。值比基准系统分别提升了．、．、．８９％本文提出了基于ＭＬＮ的中文事件推理方法，实验结果证明了该方法的有效性，有利于该领域和相关领域的进一步研究。关键词：马尔科夫逻辑网络中文事件推理，触发词推理，论元推理，联合模型，作

7、者：朱少华指导教师：李培峰ＩＡｂｓｔｒａｃｔＲｅａｓｅａｒｃｈｏｎＱｉｉｎｅｓｅＥｖｅｎｔＩｎｆｅｒｅｎｃｅＡｐｒｏａｃｈＢａｓｅｄｏｎＭａｒｋｏｖＬｏｉｃＮｅｔｗｏｒｋｓｐｇＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＣｈｉｎｅｓｅＥｖｅｎｔＩｎｆｅｒｅｎｃｅＡｒｏａｃｈＢａｓｅｄｐｐｏｎＭａｒｋｏｖＬｏｇｉｃＮｅｔｗｏｒｋｓＡｂｓ化ａｃｔＵｎｄｅｒｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｏｆｔｈｅｅｘｐｌｏｓｉｖｅｇｒｏｗｔｈｏｆｄａｔａ，ｉｎｆｏｒ