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| 使用全局优化方法识别中文事件因果关系 | |
| 作者姓名： | 李培峰 黄一龙 朱巧明 |
| 作者单位： | 1. 苏州大学 计算机科学与技术学院, 苏州 215006; 2. 江苏省计算机信息处理技术重点实验室, 苏州 215006 |
| 摘 要： | 分类器模型是目前识别因果关系的主要模型,该方法存在的问题是只考虑2个事件之间的关系,没有考虑同一文档中其他关联事件所包含的信息,识别结果往往存在逻辑矛盾。该文提出了一个中文事件因果关系识别的全局优化方法,该方法采用整数线性规划（integer linear programming,ILP）的推理方法,对基本逻辑关系、因果标志词、事件类型、论元信息进行有效约束,以文档为单位来优化因果关系识别。在该文标注语料上的实验结果表明：与分类器方法相比,该文提出的全局优化方法的F1值提升了5.54%。 |
| 关 键 词： | 事件关系 因果关系 整数线性规划(ILP) 全局优化 |
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