目前,对事件因果关系的研究主要分为两类任务:事件因果关系识别(Event Causality Identification,ECI)和事件因果关系抽取(Event Causality Extraction)。事件因果关系识别旨在检测文本中两个事件提及之间是否存在因果关系。而事件因果关系抽取则是信息抽取中的一项具有挑战性的任务,其目标是自动提取事件描述并确定事件之间的因果...
因果关系抽取的应用可以帮助人们更好的理解及分析文本的语义,为进一步的文本处理提供基础。 在自然语言处理中,因果关系抽取大致可分为以下几个步骤:第一,文本检测;第二,文本分析;第三,结构分析;第四,特征抽取;第五,分类判断;第六,因果关系抽取。 首先,文本检测是指从文本中检测出因果关系有可能存在的句子,这一步...
事件因果关系抽取论文Rochi 华东理工大学 计算机技术硕士Knowledge Enhanced Event Causality Identification with MentionMasking Generalizations 摘要 事件间因果关系检测是自然语言处理中重要的任务,过往的模型泛化性能差,本文提出一种新的模型解决泛化性能差的问题。一方面,本文的模型可以利用外部知识推理,这会极大的...
传统的因果关系抽取方法通常基于规则和人工设计的特征,但在处理复杂和多变的自然语言文本时存在局限性。近年来,随着深度学习技术的不断发展,特别是序列标注技术在NLP领域的应用,为因果关系抽取提供了新的研究思路。本文将重点研究基于深度学习和序列标注的文本因果关系抽取方法。 二、相关工作 在过去的几十年里,因果关系...
传统的因果关系抽取方法主要依赖于人工规则和专家知识,难以应对大规模、高复杂度的文本数据。因此,本文提出了一种基于深度学习和序列标注的文本因果关系抽取方法,旨在提高因果关系抽取的准确性和效率。 二、相关工作 在过去的几十年里,许多研究者对文本因果关系抽取进行了研究。传统的因果关系抽取方法主要基于规则、模板或...
因果关系抽取是自然语言处理(natural language processing,NLP)中的一种关系抽取任务,旨在挖掘文本中具有因果关系的实体对,在金融、安全、生物等领域的应用中发挥了重要作用。因果关系抽取方法主要可分为3类:基于模式匹配的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。
因此,基于深度学习和序列标注的文本因果关系抽取技术应运而生。 三、相关工作 近年来,深度学习在自然语言处理领域取得了显著的成果。其中,基于深度学习的序列标注技术被广泛应用于命名实体识别、分词等任务。对于因果关系的抽取,有研究者提出了基于深度学习的特征表示方法和模型结构,但仍然存在一些挑战,如语义理解、歧义...
缺少相关的基线模型:目前以大多数的中文三元关系抽取模型为主,缺乏针对因果关系特点而设计的中文因果关系抽取的基线模型。, 针对易于使用的因果关系标注框架,我们首先确定的因果关系标注的规则与特点,在此基础上我们设计并构建了中文因果关系标注框架程序,针对有编程经验的标注者与非从事编程的标注者分别提供了两种标注程序...
继在CHIP2021大会举办“医疗对话临床发现阴阳性判别任务”后,阿里巴巴夸克医疗团队和阿里云天池平台联合发布了“医疗因果关系抽取”数据集,是业界首个中文医学因果关系数据集,并依托第第八届中国健康信息处理会议(CHIP2022)举办了评测任务,旨在医学因果关系推理技术...
事件因果关系抽取的技术与方法 深度学习在事件因果关系抽取中发挥了重要作用,其主要技术包括卷 积神经网络、循环神经网络等。 卷积神经网络(CNN)在事件因果关系抽取中主要用于捕捉事件元素 之间的局部依赖关系。CNN通过共享参数的方式,使得神经网络能够 自动学习文本中的特征,从而有效地抽取事件及因果关系。循环神经 网络(...