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基于篇章信息的中文事件论元抽取方法研究
基于篇章信息的中文事件论元抽取方法研究
摘要：
随着互联网的发展，大量的中文文本数据产生并储存，其中包含了大量的事件信息。这些事件信息对许多自然语言处理任务具有重要的价值，例如信息抽取、知识图谱构建等。而事件论元抽取作为事件信息抽取的重要任务之一，在中文语境下面临着诸多挑战，如长句结构、语义角色的多样性等。本文通过分析现有的中文事件论元抽取方法，并综合考虑篇章信息，提出了一种基于篇章信息的中文事件论元抽取方法。实验结果表明，本方法不仅能够充分利用篇章信息，提高事件论元抽取的准确性，也能够在处理长文本时更好地维持上下文的一致性。
关键词：事件论元抽取，篇章信息，中文语境，信息抽取，语义角色
1.引言
随着互联网的快速发展，大量的中文文本数据积累起来，并包含了丰富的实体和事件信息。这些实体和事件信息在很多实际应用中具有重要的价值，例如机器阅读理解、知识图谱构建等。而事件论元抽取作为从文本中抽取事件语义信息的关键任务之一，受到了广泛的关注。
2.相关工作
针对中文事件论元抽取任务，已经有一些方法被提出。其中一种常用的方法是基于词性标注和语法分析的依存句法分析。这种方法通过词性标注和依存句法分析，将句子中的词语和它们的语义角色进行匹配，从而抽取出事件的论元。然而，这种方法忽视了篇章信息对事件论元抽取的影响，导致在处理长文本时容易产生错误。
为了解决这个问题，一些研究开始考虑篇章信息对事件论元抽取的影响。其中一种方法是基于篇章级别的依存句法分析，将句子级别的依存句法分析结果进行整合，维持上下文的一致性。另一种方法是引入篇章级别的语义角色标注，通过将句子中的语义角色与篇章中的其他语义角色进行对比，进一步提高事件论元抽取的准确性。
3.方法描述
本文提出了一种基于篇章信息的中文事件论元抽取方法。具体步骤如下：
步骤一：数据预处理。首先，需要对中文文本进行分词和词性标注。然后，进行篇章级别的依存句法分析和语义角色标注。
步骤二：篇章级别的依存句法分析。将句子级别的依存句法分析结果进行整合，得到篇章级别的依存树。这样可以维持上下文的一致性，解决长文本处理中容易产生错误的问题。
步骤三：篇章级别的语义角色标注。通过引入篇章级别的语义角色标注，将句子中的语义角色与篇章中的其他语义角色进行对比，进一步提高事件论元抽取的准确性。
步骤四：事件论元抽取。根据篇章级别的依存树和语义角色标注，将事件的论元抽取出来。考虑到中文语境下长句结构的特点，通过短语信息和语义角色信息进行论元的匹配，提高论元抽取的准确性。
4.实验与结果
为了评估所提出的方法，在一个包含大量中文新闻文本的数据集上进行了实验。实验结果显示，相比传统的方法，本方法在事件论元抽取任务上取得了更高的准确性。同时，在处理长文本时，本方法能够更好地维持上下文的一致性，提高了论元抽取的稳定性。
5.结论
本文提出了一种基于篇章信息的中文事件论元抽取方法。通过综合考虑篇章级别的依存句法分析和语义角色标注，提高了事件论元抽取任务的准确性和稳定性。未来的研究可以进一步探索如何利用其他篇章级别的信息，例如共指信息和语境信息，提升事件论元抽取的性能。
参考文献：
[1]王志，李明.基于长短期记忆网络的中文事件论元抽取[J].中文信息学报，2017，31(3):40-47.
[2]张明，陈亮.基于多特征融合的中文事件论元抽取[J].中国科学院大学学报，2019，36(2):227-234.
[3]李婷，赵磊.中文事件论元自动提取方法综述[J].科技导报，2016，34(2):93-100.