基于Tri-Training的事件關系分類方法研究*
2015-04-18 08:11:45丁思遠,洪宇,朱珊珊等
計算機工程與科學 2015年12期
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基于Tri-Training的事件關系分類方法研究*
通信地址：215000 江蘇省蘇州市蘇州大學計算機科學與技術學院Address:School of Computer Science and Technology,Soochow University,Suzhou 215000,Jiangsu,P.R.China
丁思遠，洪宇，朱珊珊，姚建民，朱巧明
(蘇州大學江蘇省計算機信息處理重點實驗室，江蘇 蘇州 215006)
摘要：事件關系分類是一項研究事件之間存在何種邏輯關系的自然語言處理技術。針對事件關系分類任務中訓練語料不足的問題，提出了基于Tri-Training的事件關系分類方法。該方法首先根據已標注的語料訓練三個不同的分類器，以多數投票的方式從未標注集中抽取置信度較高的樣本對訓練集進行擴充，然后利用新的訓練集重新訓練分類器，反復迭代，不斷完善分類模型，最終達到提升事件關系分類性能的目的。實驗結果表明，以F1值為評價標準，基于Tri-Training的事件關系分類方法在四大類事件關系上的分類性能為64.36%。
關鍵詞：事件關系；框架語義；半監督學習；Tri-Training
doi:10.3969/j.issn.1007-130X.2015.12.023
中圖分類號：TP391
文獻標志碼：A
基金項目：國家自然科學基金資助項目(61003152,61272259,61272260)
收稿日期：修回日期：2015-11-03
文章編號：1007-130X(2015)12-2345-07
