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基于Tri-Training的事件關(guān)系分類方法研究*

通信地址：215000 江蘇省蘇州市蘇州大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院Address:School of Computer Science and Technology,Soochow University,Suzhou 215000,Jiangsu,P.R.China

丁思遠，洪宇，朱珊珊，姚建民，朱巧明

(蘇州大學(xué)江蘇省計算機信息處理重點實驗室，江蘇 蘇州 215006)

摘要：事件關(guān)系分類是一項研究事件之間存在何種邏輯關(guān)系的自然語言處理技術(shù)。針對事件關(guān)系分類任務(wù)中訓(xùn)練語料不足的問題，提出了基于Tri-Training的事件關(guān)系分類方法。該方法首先根據(jù)已標注的語料訓(xùn)練三個不同的分類器，以多數(shù)投票的方式從未標注集中抽取置信度較高的樣本對訓(xùn)練集進行擴充，然后利用新的訓(xùn)練集重新訓(xùn)練分類器，反復(fù)迭代，不斷完善分類模型，最終達到提升事件關(guān)系分類性能的目的。實驗結(jié)果表明，以F1值為評價標準，基于Tri-Training的事件關(guān)系分類方法在四大類事件關(guān)系上的分類性能為64.36%。

關(guān)鍵詞：事件關(guān)系；框架語義；半監(jiān)督學(xué)習(xí)；Tri-Training

doi:10.3969/j.issn.1007-130X.2015.12.023

中圖分類號：TP391

文獻標志碼：A

基金項目：國家自然科學(xué)基金資助項目(61003152,61272259,61272260)

收稿日期：修回日期：2015-11-03

文章編號：1007-130X(2015)12-2345-07