Using Automatic Verb Classification to aid Event Extraction

使用自动动词分类来帮助事件提取

• 批准号: 04F04765
• 负责人: COLLIER Nigel
• 金额: $ 0.77万
• 依托单位: National Institute of Informatics
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2003
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2003 至 2004
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-04F04765/
• 关键词: 情報抽出; テキスト マイニング; 動詞の分類; 自然言語処理

イベント抽出はテキストマイニングの主要技術で、専門家が大規模な文書集合に含まれるイベント(すなわち事実)、例えば遺伝学の文献におけるタンパク質間の相互作用など、を探し出すことを可能にする。イベントとそれが文書中に現れる多様な表層形式をコンピュータに理解させるための情報資源を手作業で得るのは、人手によるアノテーションのコストのため、非常にコストがかかる。したがって、もっと良いアプローチとして、自動的な手法により領域固有の知識を狸得することが考えられる。コーパスデータからの述語の項構造の自動獲得は、まだ有望とはわかっていないが、語彙意味論的動詞クラス(Beth Levin,1993)の自動獲得は有望視されている。動詞のグループに共通した構文的なふるまいについての知識は、イベントタイプの同定と記述にきわめて有用である(Kingsbury, Palmer & Marcus,2002)。この研究で我々は、最新技術を拡張して、遺伝学のアブストラクトと雑誌論文という領域固有の文献集合から自動的に動詞クラスを帰納することを提案する。

事件提取是文本挖掘中的主要技术，它允许专家搜索大量文档中包含的事件（即事实），例如遗传文献中蛋白质之间的相互作用。手动获取信息资源以帮助计算机了解事件及其在文档中出现的各种表面格式非常昂贵，因为手动注释的成本。因此，一种更好的方法是通过自动方法获取特定于领域的知识。从语料库数据中自动获取谓词项结构尚不可取，但自动获取词汇语义动词类（Beth Levin，1993）是有希望的。动词组共有的句法行为的知识对于识别和描述事件类型非常有用（Kingsbury，Palmer和Marcus，2002年）。在这项研究中，我们建议将最新技术扩展到自动从域特异性文献中诱导动词类别：遗传摘要和期刊文章。