触发词相关论文
近年来,随着大众收入的提高,人们对于投资理财的需求日趋强烈。网络上金融信息的特点多数呈现规模庞大闲散,并且金融事件的发生具......
截止2019年PubMed数据库中收录的生物医学文献超过了三千万篇,从这些文本中挖掘出有效的生物医学信息用于疾病诊断和新药研发等领......
面对爆炸式增长的电子文本,人们所关心的是如何对这些数据信息进行智能化处理,并从这些文本中获取到用户真正关心的问题。在该背景......
21世纪被认为是生物医学的世纪。随着信息化技术和生物医学技术的发展,承载着人类知识和经历的医学文献以及以自然语言为载体的用......
近年来,人工智能技术在人类社会生活中已得到了广泛的应用,而它的应用往往需要大规模知识库来支撑。属性关系是知识库的重要组成部......
在数据爆炸性增长的环境下,信息抽取成为一种从海量数据中获取有价值信息的重要手段。事件抽取是信息抽取的一个子任务,其目的是把......
在信息爆炸的互联网时代,网络上充斥着海量繁杂的信息和数据,且多以半结构化文本或自由文本形式呈现。用户对搜索所关注信息的效率......
目的本研究对生物医学事件中触发词及属性进行联合识别研究,通过构建双向长短期记忆-条件随机场(Bidirectional Long Short-Term M......
随着互联网的迅速普及,生物医学文献的数量日益飞速增长,使得如何从海量的非结构化生物医学文献中获取相关有益知识以便研究人员使......
互联网应用的快速发展使得网络获取的数据量也大幅度的增加。如何快速、高效的从大规模数据中分析出真正有用的信息显得尤为重要而......
事件论元值是中文文本中数值信息的一个重要组成部分。针对事件论元值的特点，提出了一种基于决策树的抽取方法。此方法通过事件的触......
事件抽取是信息抽取领域一个重要的研究方向，本文对事件抽取的两项关键技术——事件类别识别以及事件元素识别进行了深入研究。在事......
事件抽取能从海量信息中自动发现事件，收集有关科研领域内的重大事件的信息，提高情报收集整理工作的效率，它能够帮助人们从大量新闻报......
“有”字句中的兼语一般公认为无定的。但在日常交谈语体中,尤其是其书面形式——戏剧人物之间对白里,动词“有”可以带特指人称代......
事件检测与分类是事件抽取的关键环节,触发词抽取是完成事件检测与分类的主流方法。提出了一种事件触发词抽取方法,该方法针对单一......
为将动词与其论元间的约束规则应用于事件抽取,在事件模型中引入动词论元结构形成模型变体,围绕模型变体提出基于动词论元结构的中......
企业间关系是企业价值链中最重要的组成部分之一,也是企业管理者最感兴趣的信息之一,对于企业决策和管理具有重大意义;从企业年报......
传统方法将事件检测任务看作分类问题，将词作为实例来训练分类器，容易导致训练正反例不平衡，同时，在语料库规模较小时存在一定的数据稀......
从生物文献中抽取生物事件对于生物领域的知识挖掘起着重要的作用，而事件触发词的识别是生物事件抽取的一个关键步骤。系统分别采用......
"有"字句中的兼语一般公认为无定的.但在日常交谈语体中,尤其是其书面形式--戏剧人物之间对白里,动词"有"可以带特指人称代词作定......
针对取证调查中对关键字搜索技术没有显著效率的问题,本文提出了一种有效快捷的邮件内容事件识别的搜索方法,大大提高了相同事件可......
传统利用语义和句法信息进行生物事件抽取的方法，在触发词抽取阶段句法信息运用形式单一笼统，不能有效发挥作用。为此，提出一种基于深......
新闻事件主题句识别任务是一项基于文本内容进行语义分析的自然语言处理技术。为准确计算新闻事件文本中与新闻主题语义最相关的句......
联想回指系指没有明确回指先行词的回指现象。本文从句法、语义、语用等多方面研究了联想回指，归纳了联想回指类型，提出了联想回指分......
面对瞬息万变的市场环境,企业竞争愈演愈烈,企业不仅需要重视自身能力的发展,还要随时关注竞争对手在市场中的行为表现。了解竞争......
事件检测与描述（Event Detection and Characterization,EDC）自2005年作为自动内容抽取（Automatic ContentExtraction,ACE）评测的一个......
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随着互联网的迅猛发展,我国网民的规模迅速增长,互联网对人们的生活和社会影响力也日益加深,面对日益增长的海量互联网信息,快速定......
随着互联网技术的快速发展,我们身边无处不充斥着文本信息,人们迫切地需要从海量文本数据中得到有价值的信息,信息抽取技术应运而......
触发词的识别是生物医学事件抽取的一个关键步骤。传统的采用字典或规则的方法过于依赖字典或规则的建立,一般的机器学习方法则需......
事件抽取是一项自然语言处理领域具有挑战性的任务,事件触发词抽取是完成事件识别与分类的关键环节。针对传统方法触发词特征提取......
传统事件触发词抽取方法在特征提取过程中过分依赖自然语言处理工具,容易造成误差累积。为解决该问题,在卷积双向长短期记忆网络的......
实体关系抽取是信息抽取的一个重要分支,它是指通过信息抽取技术,从自然文本抽取出实体及其之间的关系,即将非结构化数据变成半结......
高通量测序技术的应用,越来越多的生物分子实验成果和临床医学的成果以文本的形式发表,使得该领域产生了海量的生物医学文献。这些......
开放域事件定义与传统事件定义不同,主要以任意领域的事件触发词为核心,并包括与其关联的时间、地点、人物、数量等多种元素构成的......
自然语言处理技术是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，其中信息抽取是近年来新兴起的一个研究领域。由于汉语自身结构......
汉字到拼音的转换是语音合成系统(TTS)的关键模块之一,这一模块的性能好坏直接影响合成语音的可懂度和自然度。而在字音转换过程中......
提出基于双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,Bi LSTM)和前向神经网络的融合模型完成公共安全事件的触发词......
时间表达式识别是进行时间表达式归一化的基础，其识别结果的好坏直接影响归一化的效果。本文提出一种基于依存分析和错误驱动识别中......
实体关系抽取是信息抽取领域的一个重要研究问题,其可以实现实体对之间的语义关系的识别,这项技术对知识图谱构建、问答系统、语义......
事件抽取是信息抽取领域的一个重要研究方向,在情报收集、知识提取、文档摘要、知识问答等领域有着广泛应用。对当前事件抽取领域......
随着自然语言处理领域中信息抽取技术的不断发展,越来越多的学者开始关注事件的识别和抽取研究,其中触发词的识别和抽取是事件识别......
语义歧义增加了生物事件触发词检测的难度,为了解决语义歧义带来的困难,提高生物事件触发词检测的性能,该文提出了一种基于丰富特......
在中文事件检测任务中,存在着领域互相独立,领域间的数据无法互通,需要分别为每个领域标注大量数据的问题。本文充分借鉴前人的研......
提出了一种基于隐马尔可夫模型的中文文本事件抽取方法,该方法首先通过触发词探测从文本中发现特定的候选事件语句,然后利用隐马尔......
