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基于语义的中文事件触发词抽取联合模型
摘要
随着社交网络和Web2.0技术的广泛应用，大量的文本数据不断涌现。对于对这些文本进行分析和挖掘任务，其中的事件抽取技术是至关重要的。事件抽取即从大量的文本中自动地抽取出其中的事件，并根据事件所反映的事实进行语义分析。本论文研究了基于语义的中文事件触发词抽取联合模型，并对其进行了详细的研究和实验。实验结果表明，本模型能够有效地抽取出中文文本中的事件触发词。
关键词：事件抽取，语义分析，触发词抽取，联合模型
Abstract
WiththewidespreadapplicationofsocialnetworksandWeb2.0technology,alargeamountoftextdatacontinuestoemerge.Foranalysisandminingtasksofthesetexts,eventextractiontechnologyiscrucial.Eventextractionistoautomaticallyextracteventsfromalargeamountoftextandanalyzetheirsemanticsbasedonthefactsreflectedintheevents.Thisthesisstudiesthejointmodelofsemantic-basedChineseeventtriggerwordextractionandconductsdetailedresearchandexperimentsonit.TheexperimentalresultsshowthattheproposedmodelcaneffectivelyextracteventtriggerwordsfromChinesetexts.
Keywords:eventextraction,semanticanalysis,triggerwordextraction,jointmodel
引言
事件抽取是文本挖掘中最重要的任务之一。它是指从大量的文本数据中抽取事件，并对事件进行语义分析等处理。事件抽取技术需要将文本中的事件信息转化为结构化的信息，它是后续文本分析、信息抽取和语义理解等任务的基础。在事件抽取中，事件触发词是抽取事件信息的关键元素之一，它是指出现在文本中的词语，可以唤起某种事件。事件触发词常常包含有语义信息，对于有关领域的专家，对事件触发词往往会有一定的领域知识和敏感度。
中文的事件抽取与英文的事件抽取存在诸多区别。主要的区别在于语言的特点以及缺乏可靠的语料资源。中文语言的歧义性和多种表达方式增加了抽取事件语义的难度。传统的方法主要是基于统计模型，但是由于中文语言的特殊性，统计模型在中文事件抽取中往往存在一定的缺陷。另外，由于缺乏可靠的语料资源，中文事件抽取的研究受到了很大的限制。
为了克服这些问题，本论文提出了一种基于语义的中文事件触发词抽取联合模型。在这个模型中，语义信息被用来指导事件抽取过程，减轻了事件抽取过程中的歧义和多义问题。我们的研究表明，使用基于语义的中文事件触发词抽取联合模型可以提高事件触发词抽取的准确性和召回率。
本论文的组织结构如下：第二部分介绍了相关工作和研究背景；第三部分介绍了基于语义的中文事件触发词抽取联合模型；第四部分是实验设计和结果分析；第五部分是结论和未来研究的展望。
相关工作和研究背景
事件抽取是信息抽取和文本挖掘的核心技术之一。传统的方法主要是基于有监督的学习方法，如最大熵方法、支持向量机（SVM）和条件随机场（CRF）等。这些方法需要大量的手工特征选取，特征的选择通常基于领域专家的经验。这种方法需要严格标注的数据集，因此需要手工构建大型标注数据集。然而，由于成本和困难，这种方法在中文事件抽取方面受到了很大的限制。
为了克服这些问题，近年来，一些基于无监督的方法被提出来。这些方法通常是基于词汇资源、共现模式，或者其他的文本特征，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等。这些方法不依赖于严格标注的数据集，因此在中文事件抽取方面非常有用。
语义分析是事件抽取中的重要环节。在事件抽取领域，一些研究工作利用语义特征来辅助事件触发词的抽取。例如，关键词扩展方法利用WordNet等词汇资源来自动扩展事件触发词。而基于语义信息的方法通常使用语义角色标注（SRL）技术来捕捉事件中的语义角色和实体，并对事件进行语义分析。这些方法不仅能够大幅提高模型的性能，而且可以减轻歧义和多义的问题。
中文事件抽取与英文事件抽取之间存在一定的区别。中文语言具有更大的复杂性和歧义性，大量使用词性前缀和后缀进行词性标注。中文的分词和歧义消解比英文更为困难，这增加了中文事件抽取的挑战性。
基于语义的中文事件触发词抽取联合模型
本论文提出了一种基