依赖句法分析与融合分类器提升事件触发词抽取性能

本文主要探讨了"基于依存句法分析与分类器融合的触发词抽取方法"这一主题，它针对现有的事件抽取领域中的一个挑战——单一触发词抽取方法存在的问题。事件检测与分类是事件抽取的核心任务，而触发词抽取作为关键步骤，其效率直接影响到整个事件识别的准确性。传统方法往往忽视了利用依存句法分析这一重要信息，这可能导致召回率较低。 论文提出了一种创新的触发词抽取策略，即通过整合依存句法分析与其他信息抽取技术，特别是捕捉触发词与其关联的实体描述对，以提升召回率。这种方法认识到，依赖于单一触发词可能牺牲一定的精确性，因此采取了融合策略，将触发词—实体描述对的结果与传统的单一触发词抽取结果结合起来。这种融合旨在平衡召回率和准确率，减少因提高召回率而带来的准确性下降。 在具体实现上，论文采用了支持向量机（SVM）等机器学习算法作为分类器，结合依存句法分析提供的句法结构信息，对候选触发词进行更精细的判断。实验结果显示，在ACE2005中文语料库上进行的测试中，该方法表现出色，尤其是在事件检测和分类任务中，F值分别达到了69.0%和66.2%，显示出其在提高召回率的同时保持了相当不错的准确度。 该研究的重要贡献在于，它不仅改进了触发词抽取的性能，还提供了一个有效的框架，展示了如何通过融合多种信息和模型来优化事件抽取过程。这对于自然语言处理领域的研究者和开发者来说，是一个有价值的研究方向，有助于提升事件抽取系统的整体效能。