面向產(chǎn)品需求分析的事件抽取研究.pdf

1、隨著社會和科技的發(fā)展，我們的生活中到處都是電子產(chǎn)品，現(xiàn)代人的辦公也是無紙化的?？墒敲鎸Υ罅康男畔⑷绾潍@得我們想要的關鍵內(nèi)容就是本課題的研究內(nèi)容。事件抽取是信息抽取中的關鍵任務，它的目的是將非結構化的文本轉(zhuǎn)換為結構化的文本并呈現(xiàn)出來。要抽取的內(nèi)容是我們指定的，例如人物、時間、地點等等。
　　利用機器學習方法來研究事件抽取時，需要有較大規(guī)模的人工標注的語料庫，而目前可以利用的較大規(guī)模的人工標注的語料庫非常少。利用統(tǒng)計模型進行分類時，怎

2、樣選擇合適的特征準確地描述數(shù)據(jù)是分類任務的核心問題。針對這兩個問題，本文做了相關的探索工作。
　　首先，本文開發(fā)了一個文本標注工具，利用該標注工具構建了面向產(chǎn)品需求分析的事件語料庫。構建語料庫時，本文先對中文語句從結構上和語法上進行了分析，為后期的事件劃分工作和事件標注工作奠定基礎。
　　其次，為了研究事件抽取任務，本文分別對事件類別識別和事件元素抽取的研究現(xiàn)狀進行了總結，提出了抽象原則、信息增刪原則、介詞重要性原則以及信息