TAMU 在 KBP 2017 的事件片段检测与共指消解系统
计算与语言
2018-02-27 v2
摘要
本文中，我们描述了 TAMU 提交至 TAC KBP 2017 事件片段检测与共指消解任务的系统。我们的系统建立在对训练与开发数据的统计及经验观察之上。我们发现事件片段的修饰语往往具有独特的句法分布。它们的词性标注与依存关系为其提供了在识别其跨度以及定义其类型与真实性状态时有用的本质特征。我们进一步发现，事件跨度检测与真实性状态识别的联合建模对两项任务均优于独立模型。我们采用最少特征设计的简单系统，在事件跨度检测、类型识别与真实性状态分类任务上分别取得了 57.72、44.27 与 42.47 的微平均 F1 分数。此外，我们的系统在事件共指消解任务中取得了 27.20 的 CoNLL F1 分数。
引用
@article{arxiv.1711.02162,
title = {TAMU at KBP 2017: Event Nugget Detection and Coreference Resolution},
author = {Prafulla Kumar Choubey and Ruihong Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.02162},
year = {2018}
}
备注
TAC KBP 2017