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事件抽取在自然語言處理應用中扮演著重要的角色,如股票市場趨勢預測.傳統(tǒng)事件抽取較為關注觸發(fā)詞和論元所屬類型的正確性,較少地結合應用需求去分析研究事件抽取效果及使用價值.在財經領域,事件作用對象及動作是關注的重點.因此,本文聚焦于金融事件,抽取三元組事件ET(Sub,Pred,Obj).在中文財經新聞中,存在大量事件嵌套和成分共享等現象,致使易岀現事件漏抽和事件成分缺失的情況.為了解決這些冋題,本文建立句法和語義依存分析相結合的中文事件抽取框架,歸納了4種常見缺省結構,并設計相應的補全規(guī)則.首先,基于句法依存樹,分析動詞詞法和句法結構,建立核心動詞鏈,使得每個核心動詞對應一個事件,解決事件漏抽問題然后,在句法依存樹的基礎上添加語義依存關系,建立事件間語義關聯,得到句法語義依存分析( Syntactic SemanticDependency Parsing,SSDP)樹.第三,調整SSDP樹,優(yōu)化句法結構,形成SSDP圖,使得同等句法結構的詞結點處于相同層級,為后續(xù)事件抽取提供途徑,第四,歸納4種常見缺省結構,設計相應補全規(guī)則,解決事件成分缺失冋題最后,在中文財經新聞標題和CoNL2009中文語料上進行詳細的實驗測試,實驗結果表明該方法是有效的。
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