ManTIME：TempEval-3 挑战中的时间表达式识别与规范化
计算与语言
2013-05-01 v1
摘要
本文介绍了一种为 TempEval-3 挑战开发的时间表达式识别与规范化系统 ManTIME。识别阶段结合了条件随机场与后处理识别流水线，而规范化阶段则使用 NorMA（一种基于规则的开源时间规范化器）完成。我们研究了不同特征类型对性能变化的影响。具体而言，我们表明在识别任务中使用基于 WordNet 的特征会对整体性能产生负面影响，且在形态特征基础上使用地名辞典、浅层句法分析和命题名词短语标签之间不存在统计学上的显著差异。在测试数据上，最佳运行在识别阶段的精确率 (P)、召回率 (R) 和 F1 值分别为 0.95、0.85 和 0.90。规范化的准确率分别为 0.84（type 属性）和 0.77（value 属性）。出乎意料的是，使用银标数据（单独使用或与金标标注数据结合使用）并未提升性能。
引用
@article{arxiv.1304.7942,
title = {ManTIME: Temporal expression identification and normalization in the TempEval-3 challenge},
author = {Michele Filannino and Gavin Brown and Goran Nenadic},
journal= {arXiv preprint arXiv:1304.7942},
year = {2013}
}
备注
5 pages, 1 figure, 2 tables Second Joint Conference on Lexical and Computational Semantics (*SEM), Volume 2: Seventh International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval 2013)