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基于篇章信息的中文事件论元抽取方法研究的任务书
任务书
任务名称：基于篇章信息的中文事件论元抽取方法研究
任务发布者：自然语言处理领域的研究机构或者企业
任务启示：
随着互联网和社交媒体的日益普及，人们在网上产生海量的文本信息，为了更好地理解这些文本信息，自然语言处理技术发挥了越来越重要的作用。其中，事件抽取是自然语言处理领域中的重要研究方向，在情报分析、社会媒体监测、新闻报道等场景中有广泛的应用。事件论元包括事件的参与者、时间、地点等元素，对于事件的分析和挖掘具有关键作用。目前已经有不少基于机器学习的事件论元抽取方法被提出，但是大部分方法仅考虑了句子级别的信息，忽略了篇章信息的影响，因此难以处理多文本和长文本的事件抽取任务。
任务背景：
中文事件抽取与西方语言存在很大的不同性质。首先，汉语中事件概念较为模糊。同一种事件可能有不同的表述方式，同一种说法可能涉及多种事件。其次，汉语中的词汇与语法规则较为灵活复杂。词汇有多义性，词性与句法常常需要深入推断才能确定。此外，同一事件可能涉及多个句子，需要关注篇章信息的作用。
因此，寻求一种有效的基于篇章信息的中文事件论元抽取方法具有一定的挑战性，并且在自然语言处理领域中具有重要的应用意义。在本任务中，我们希望研究者能够提出一种有效的中文事件论元抽取方法，以解决当前中文事件抽取中存在的问题，并能够在实际应用场景中取得较好的效果。
任务描述：
本任务要求研究者提出一种基于篇章信息的中文事件论元抽取方法，以解决当前中文事件抽取中存在的问题。具体要求如下：
1.通过对已有文献的分析和总结，分析当前中文事件抽取中存在的问题，并据此提出解决方案。
2.基于提出的解决方案，设计一种中文事件论元抽取模型，并进行实现与优化。
3.构建测试集，并在测试集上进行实验，验证论元抽取模型的有效性，并与已有的方法进行比较。
4.分析模型的优缺点，并提出未来的改进方案或者应用场景。
要求：
1.数据来源：本任务所使用的数据应当是公开可用的中文事件抽取语料。
2.任务难度：本任务的难度属于中等水平，需要对自然语言处理、信息抽取等领域具有一定的理解和经验，具备良好的编程能力和数据处理能力。
3.提交结果：研究者需要在规定的时间内提交任务报告，任务报告应包括任务介绍、研究方法、模型设计、实验结果、分析与讨论、参考文献、附录等内容。
4.评价指标：本任务的评价指标包括准确率、召回率、F值等指标，需要考虑论元抽取的多个维度。
5.任务报酬：本任务的报酬将根据成果的质量和实际应用意义进行评估，同时应当符合市场行情。
6.任务周期：本任务的周期为3个月，具体周期可根据实际情况进行商定。
总结：
本任务旨在引导研究者通过深入研究中文事件抽取领域，提出一种新颖的、基于篇章信息的中文事件论元抽取方法。我们希望这种方法能够解决当前中文事件抽取所存在的问题，并在实际应用场景中取得较好的效果。同时，我们也欢迎对该任务提出宝贵的意见和建议，以进一步完善本任务。