面向交互式問(wèn)答的人物事件關(guān)系抽取方法研究.pdf

1、近年來(lái)，由互聯(lián)網(wǎng)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)極具膨脹，在如此巨大規(guī)模的數(shù)據(jù)中，準(zhǔn)確地獲得想要的信息，成為人們?nèi)找孀非蟮哪繕?biāo)。如何能準(zhǔn)確、智能地返回給用戶(hù)，成為近年來(lái)研究比較廣泛的一個(gè)研究點(diǎn)，問(wèn)答系統(tǒng)能夠以一定程度上的智能滿(mǎn)足這一需求。傳統(tǒng)的問(wèn)答系統(tǒng)，是以問(wèn)答對(duì)的形式將問(wèn)題和答案組織成知識(shí)庫(kù)，使用倒排索引等檢索技術(shù)進(jìn)行問(wèn)句答案的查詢(xún)。這種方式所檢索的準(zhǔn)確率較低，此外知識(shí)庫(kù)問(wèn)答對(duì)的來(lái)源成為此類(lèi)問(wèn)答系統(tǒng)最大的瓶頸。因此基于實(shí)體屬性知識(shí)庫(kù)的問(wèn)答系統(tǒng)成為比較流行

2、的問(wèn)答系統(tǒng)的構(gòu)建方式，這種方式特別適合用于人物關(guān)系領(lǐng)域。對(duì)于人物關(guān)系大多是在文本維度上的關(guān)系，對(duì)于人物相關(guān)事件的研究也相對(duì)較少。針對(duì)這一現(xiàn)象，本文提出一種針對(duì)人物相關(guān)事件和人物之間關(guān)系的抽取方法，從事件的粒度上進(jìn)行人物關(guān)系的抽取。
　　本論文的研究?jī)?nèi)容主要有以下四個(gè)方面，描述人物關(guān)系的事件詞的抽取、基于弱監(jiān)督學(xué)習(xí)的人物關(guān)系抽取、基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的人物關(guān)系抽取、面向人物事件關(guān)系的問(wèn)答系統(tǒng)的構(gòu)建。首先面向小規(guī)模數(shù)據(jù)，分析語(yǔ)料的特點(diǎn)，構(gòu)建

3、初始啟發(fā)式規(guī)則進(jìn)行人物事件關(guān)系的抽取，并以此構(gòu)建出人物關(guān)系類(lèi)別體系。利用該類(lèi)別體系對(duì)樣本進(jìn)行啟發(fā)式標(biāo)注，并以此來(lái)進(jìn)行基于弱監(jiān)督的人物關(guān)系抽取?；谌醣O(jiān)督的信息抽取存在訓(xùn)練集標(biāo)注不準(zhǔn)確的情況，繼而提出基于半監(jiān)督的人物關(guān)系抽取方法。半監(jiān)督方法首先由人工標(biāo)注一部分樣本集，通過(guò)協(xié)同訓(xùn)練算法進(jìn)行訓(xùn)練集的擴(kuò)充，利用擴(kuò)充的訓(xùn)練集進(jìn)行模型的訓(xùn)練并抽取語(yǔ)料中的人物關(guān)系。通過(guò)這樣的方法，能夠一定程度上解決人物關(guān)系抽取任務(wù)在大規(guī)模語(yǔ)料中缺乏訓(xùn)練樣本這一現(xiàn)狀。