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基于事件抽取的日汉新闻语料库构建研究的中期报告
本研究的目的是基于事件抽取构建一份日汉新闻语料库，以便于后续的语言学研究和自然语言处理应用。本报告为中期报告，主要介绍了研究的进展情况和遇到的问题。
一、研究进展情况
1.数据收集
我们收集了中日两国的新闻数据作为研究对象。为了构建一个具有代表性的语料库，我们选择了四个主要的新闻门户网站作为数据来源，分别是日本的AsahiShimbun和NHK，以及中国的新华网和人民网。我们从这些网站中抓取了2019年1月到2021年3月的新闻文章，并对每篇文章进行了人工标注，包括文章的标题、正文、作者、发布时间等信息。
2.事件抽取
通过对标注好的新闻文章进行分析，我们确定了事件抽取的方案和方法。我们选择了基于规则的事件抽取方法，通过编写正则表达式和模板来抽取文章中的事件信息。具体来说，我们按照以下的步骤进行事件抽取：
（1）找到文章中的时间和地点信息。
（2）找到文章中的主语和谓语，判断是否构成了动词短语。
（3）根据动词的语义和前后文的语境，判断是否构成了一个事件。
（4）使用特定的模板来抽取事件的各个属性，例如参与者、时间、地点、原因等。
3.数据清理和处理
在进行事件抽取的过程中，我们还需要对数据进行一些清理和处理，以提高输出的准确性和鲁棒性。具体来说，我们进行了以下的操作：
（1）去除文章中的噪声和标签信息，例如HTML标签、广告信息等。
（2）将文章中的文本转换为统一的编码格式，以便于后续的处理。
（3）对于一些特殊情况，例如语言表述的歧义、未知词汇的出现等，我们进行了人工判断和补充。
二、遇到的问题
1.事件抽取的准确性
事件抽取是本研究的核心技术，但是该方法存在一些准确性问题。在实际抽取过程中，有些事件难以被准确地抽取出来，例如涉及到复杂的语法结构、含有歧义的词汇等情况。这需要我们对算法进行进一步的优化和改进。
2.数据收集的难度和工作量
数据收集是任何语料库构建研究的重要环节。在本研究中，我们需要同时考虑中日两种语言，选择的网站也需要具有一定的代表性。这既增加了数据的收集难度，也增加了数据标注的工作量。
3.数据清理和处理的复杂度
数据清理和处理也是本研究的重要环节。该过程需要我们具备一定的计算机技能和语言学知识，以便于对数据进行有效的处理和清理。同时，清理和处理的过程也需要考虑到语言的特殊性和复杂性，避免对数据造成影响。
三、结论和展望
本研究的中期报告主要介绍了我们在基于事件抽取的日汉新闻语料库构建方面所取得的进展和遇到的问题。虽然在数据收集和事件抽取等方面遇到了一些困难和挑战，但我们相信通过进一步优化和改进，我们能够顺利完成本研究的目标，并构建一份具有代表性和准确性的日汉新闻语料库，为后续的语言学研究和自然语言处理应用提供有力的支持。