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基于条件随机域的中文事件类型识别

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事件抽取是从文本中抽取出事件信息，确定事件类型、子类型及相关实体（如时间、地点、参与者等）角色的工作，在多文档文摘，自动问答及信息检索等领域有着重要的应用前景。通常事件抽取分为事件类型识别和事件元素识别两步，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。本文将事件抽取的两步工作看作序列标注问题，采用条件随机域构建了一个联合标注模型，将事件类型和事件元素在图模型中同时进行标注，试图解决事件类型识别对事件元素的后向依赖问题。实验表明，该方法提高了事件类型识别的性能，最终F值达到63.31%。

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来源
《第六届全国信息检索学术会议》|2010年|555-562|共8页
会议地点黑龙江镜泊湖
作者
胡博磊; 贺瑞芳; 孙宏; 王文俊; 孙越恒;
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作者单位

中国中文信息学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP311.13;
关键词
事件抽取; 事件类型识别; 条件随机域; 信息检索;

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专利

1. 基于条件随机域和语义类的中文组块分析方法 [J] . 孙广路 ,郎非 ,薛一波 . 哈尔滨工业大学学报 . 2011,第007期
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5. 基于条件随机域的临床文本去识别研究 [J] . 都丽婷 ,夏晨曦 ,赵冬 . 中国卫生信息管理杂志 . 2017,第002期
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