构建面向信息抽取的高质量中英文平行语料库

本文主要探讨了"一个面向信息抽取的中英文平行语料库"这一主题，该研究着重于构建一个在自然语言处理领域具有重要价值的数据资源。传统的平行语料库主要用于机器翻译，其句子级别的对齐对于跨语言研究的深度挖掘具有一定限制。为了克服这一局限，研究者以OntoNotes的中英文平行语料库为基础，采用了自动抽取、自动映射与人工标注相结合的方法。 首先，研究人员通过对原始的OntoNotes数据进行处理，通过自然语言处理技术自动识别并抽取中英文文本中的命名实体，如人名、地名、组织机构名等。这一步骤旨在确保语料库中包含丰富的实体信息，为后续的信息抽取任务提供基础。 其次，他们关注的是实体之间的语义关系，如所属关系、事件关联等，通过算法自动匹配或映射这些关系，使其在中英文版本之间保持一致。这种双语映射技术使得语料库不仅在词句层面保持对应，还能够在更深层次上反映出跨语言的语义结构。 接着，为了提高准确性和质量，研究人员进行了人工标注环节，对自动抽取和映射的结果进行了校验和修正，确保了实体和关系的准确性。这一步对于消除自动处理可能带来的误差至关重要。 最后，构建出的这个面向信息抽取的高质量中英文平行语料库，不仅包含了实体及其关系，而且实现了中英文在实体和关系级别的精确对齐。这对于对比分析中英文信息抽取的性能，理解不同语言在语义表达上的异同具有重要意义。此外，它为跨语言信息抽取的研究提供了宝贵的实验平台，可以推动相关算法的开发和优化。 这项工作不仅提升了信息抽取领域的研究水平，也促进了跨语言自然语言处理技术的发展，为解决实际问题提供了强有力的数据支持。关键词包括命名实体、语义关系、双语映射和平行语料库，显示出该研究在学术界的重要地位和应用前景。