滕佳月 李培峰 朱巧明



基于全局优化的中文事件同指消解方法

滕佳月 李培峰†朱巧明

苏州大学计算机科学与技术学院, 苏州 215006; †通信作者, E-mail: pfli@suda.edu.cn

针对目前对事件同指关系的研究中多采用事件对分类或聚类方法而忽略事件相互之间内在联系的问题, 提出一个中文事件同指消解的全局优化模型, 用于减少因分类器错误造成的同指事件链不一致问题。该模型利用对称性、传递性、触发词、论元角色、事件距离等多种约束条件, 将同指消解转化成整数线性规划问题。实验结果表明, 与分类器方法相比, 全局优化模型的F1值提高4.20%。

事件; 同指关系; 全局优化; 推理

事件同指具有普遍性。在自然语言表述中, 同一个事件常常多次出现。为了使语言表达清晰, 一般会分为几个子句甚至段落来进行阐述。当两个事件指向同一个事件本体时, 则认为这两个事件具有同指(或共指)关系。

例1 两国首脑今天在巴黎举行。双方在中讨论了中东和平问题。

例1中首先引出事件“会谈”发生的时间、地点信息, 然后指出“会谈”的主题为“中东和平”问题。显然, 该例中的两个“会谈”事件具有同指关系。一般情况下, 对于一个事件的报道, 首先会简要概括, 然后对事件发生的时间、地点、人物等进行详细介绍, 最后总结分析该事件造成的后果或意义。

事件同指消解是信息抽取的子任务, 具有重要的研究意义和应用价值。通过事件的同指关系, 可以有效地结合上下文来理解语意。同指链中的事件相互补充与扩展, 可以将语句成分缺失的事件转换到其同指事件上, 提高语言理解效果。……