[发明专利]一种中文事件时序关系识别方法及系统在审
申请号: | 201510698260.5 | 申请日: | 2015-10-23 |
公开(公告)号: | CN105573977A | 公开(公告)日: | 2016-05-11 |
发明(设计)人: | 李培峰;朱巧明;周国栋;朱晓旭 | 申请(专利权)人: | 苏州大学 |
主分类号: | G06F17/27 | 分类号: | G06F17/27;G06K9/62 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 唐灵;常亮 |
地址: | 215123 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 中文 事件 时序 关系 识别 方法 系统 | ||
1.一种中文事件时序关系识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、对需要识别事件时序关系的原始文本的每个文档,分别调用分词工 具、实体识别工具、句法分析工具、依存关系分析工具和事件抽取工具进行 词语切分、实体识别、句法分析、依存关系分析和事件抽取动作,得到测试 语料事件集合;
S2、以文档为单位,分别从测试语料事件集合和标注语料集合中抽取所 有事件对及其特征信息,得到测试语料特征集合和标注语料特征集合;其中, 所述标注语料集合是预先标注了实体、句法结构、依存结构和事件信息的文 档集合;
S3、根据标注语料特征集合中各个事件对的特征,训练一个最大熵事件 时序关系识别模型;再利用所述最大熵事件时序关系识别模型识别测试语料 特征集合中每个事件对的时序关系,得到事件时序关系第一集合;
S4、以文档为单位,对事件时序关系第一集合中的所有事件对,利用时 间词推理方法、事件关系推理方法、自反性推理方法和传递性推理方法进行 事件时序关系推理,得到事件时序关系集合。
2.根据权利要求1所述的中文事件时序关系识别方法,其特征在于,步 骤S1还包括,
S101、对需要识别事件时序关系的原始文本中的每个文档调用分词工具 切分词语,得到用空格分隔词语的第一文档集合;
S102、调用实体识别工具对第一文档集合中的每个文档识别文档中的实 体并标注实体类型,得到第二文档集合,所述第二文档集合中每个实体标注 格式为“实体/实体类型”;
S103、对第二文档集合中每个文档调用句法分析工具进行句法分析,得 到第三文档集合;
S104、对第三文档集合中每个文档调用依存关系分析工具进行依存关系 分析,得到第四文档集合;
S105、对第四文档集合中每个文档调用事件抽取工具抽取事件及其属性, 得到测试语料事件集合。
3.根据权利要求1所述的中文事件时序关系识别方法,其特征在于,步 骤S2还包括,
S201、分别从标注语料集合和测试语料事件集合中,以文档为单位抽取 每个文档中的任意2个事件,两两构成2个事件对,所有从标注语料集合中 抽取的事件对构成标注语料事件对集合,所有从测试语料事件集合中抽取的 事件对构成测试语料事件对集合;
S202、为标注语料事件对集合中的每个事件对从标注语料集合中抽取所 述事件对的基本特征,并且加入已标注的事件时序关系,构成标注语料第一 特征集合;为测试语料事件对集合中每个事件对从测试语料事件集合中抽取 所述事件对的基本特征,构成测试语料第一特征集合;
S203、为标注语料事件对集合中的每个事件对从标注语料集合中抽取事 件对的关系特征,和标注语料第一特征集合中所述事件对的基本特征合并, 添加到标注语料特征集合;为测试语料事件对集合中每个事件对从测试语料 事件集合中抽取所述事件对的关系特征,和测试语料第一特征集合中所述事 件对的基本特征合并,添加到测试语料特征集合。
4.根据权利要求3所述的中文事件时序关系识别方法,其特征在于,在 步骤S202中,每个事件对(E1,E2)的基本特征集合如下:
<1=E1的触发词><2=E1的触发词的词性><3=E1的触发词的前一词> <4=E1的触发词的前一词的词性><5=E1的触发词的后一词><6=E1的触发词 的后一词的词性><7=E1的触发词在依存关系中的支配者><8=E1的触发词在 依存关系中的支配者的词性><9=E1的触发词及其支配者的依存关系> <10=E2的触发词><11=E2的触发词的词性><12=E2的触发词的前一词> <13=E2的触发词的前一词的词性><14=E2的触发词的后一词><15=E2的触 发词的后一词的词性><16=E2的触发词在依存关系中的支配者><17=E2的触 发词在依存关系中的支配者的词性><18=E2的触发词及其支配者的依存关 系>。
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