基于时态、体貌与情态的事件抽取用于态势分析与危机管理
计算与语言
2020-08-05 v1
摘要
如今的事件抽取系统主要处理关于情境的时间与情态限定信息的相对较小量内容，主要处理过去时的陈述句。然而，具有更广时态、体貌与情态（TAM）覆盖的系统可提供更优分析，并可用于更广范围的文本分析应用。本论文为土耳其语开发了这样一个系统。这是通过扩展开源信息挖掘与分析（OPTIMA）研究组的事件抽取软件、在语义表示格式中实现适当扩展、添加改进ExPRESS的TAM标记、副词分析与匹配函数的部分语法，以及构建符合CORLEONE标准的适当词典来完成的。这些扩展基于锚定关系理论（Temürçü, 2007, 2011），该理论是一个跨语言适用的用于分析时态、体貌与情态相关范畴的语义框架。其结果是一个除抽取基本事件结构外，还能根据新闻报告中句子的时态、情态与意愿/言外行为值进行分类的系统。尽管重点在于土耳其语的自然灾害、疾病暴发与人为灾难的新闻报道，该方法可适配其他语言、领域与体裁。该事件抽取与分类系统经进一步开发，可为预防环境与人道主义风险的自动化浏览系统提供基础。
引用
@article{arxiv.2008.01555,
title = {Tense, aspect and mood based event extraction for situation analysis and crisis management},
author = {Ali Hürriyetoğlu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.01555},
year = {2020}
}
备注
Middle East Technical University, Master Thesis, 2012