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中文事件抽取中事件类别的自动识别

赵妍妍  王啸吟  秦兵  车万翔  刘挺  
【摘要】:事件抽取是目前信息抽取研究领域的一个新的重要的研究课题。本文结合美国国家标准技术研究院(NIST)组织的自动内容抽取(ACE,Automatic Content Extraction)评测中的事件抽取任务的要求,在ACE2005的训练数据上进行事件抽取中事件类别识别的实验。实验中采用《同义词词林(扩展版)》扩展从训练语料中提取出的触发词,构建触发词表,并结合两种机器学习方法——最大熵(ME,Maximum Entropy)和支持向量机(SVM,Support Vector Machine),抽取合适的特征,使得事件类别识别的F-Score分别达到了69.2%和69.9%。

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