開放域抽取設(shè)計與實現(xiàn)

答辯委員會主任（簽字職稱 答辯委員會副主任（簽字答辯委員會委員（簽字）： 年月日答辯委員會主任（簽字職稱 答辯委員會副主任（簽字答辯委員會委員（簽字）： 年月日 名：韓 院（系：計算機科學與技 名：韓 院（系：計算機科學與技 業(yè)：計算機科學與技 號任務(wù)起至日期 3月15日 Java語言來實現(xiàn)，前臺數(shù)據(jù)展示用flex。于CRF模型的有指導(dǎo)方法。166520630指導(dǎo)教師簽 教研室主任簽 關(guān)鍵詞：Eventextractionistopresentaneventthroughstructuralformfromthearticledescribedbythenaturallanguage,suchaswhatpeoplewhereandwhattimetodoawhat,etc.Itisanimportantresearchpointfromtheareaofinformationextraction.Itcanbeappliedwithautomaticsummarization,quizzes,andinformationretrievalandotherfields.ThetraditionalEventextractionistopresentaneventthroughstructuralformfromthearticledescribedbythenaturallanguage,suchaswhatpeoplewhereandwhattimetodoawhat,etc.Itisanimportantresearchpointfromtheareaofinformationextraction.Itcanbeappliedwithautomaticsummarization,quizzes,andinformationretrievalandotherfields.Thetraditionaleventextractionisgenerallyperformedonaspecifictypeofextractionareas,suchasmusic,finance,etc.Thisarticleattemptstoextracteventsintheopendomain.Thispapermakesastudyofthetwostepsoftheeventextraction:eventtriggerextractionandeventargumentextraction,andcombinesthetwostepsandthendevelopsaneventextractionsystem.Fortheeventtriggerextractiontask,thispaperproposestwomethods,theyaretheunsupervised,dictionary-basedtriggerextractionmethodandasupervised,basedonthemodelofCRFtriggerextractionmethod.Thedictionary-basedtriggerextractionmethodutilizesthePekingUniversityModernChineseDictionary.Alltheverbsinthedictionarywasmarked,asareferencetoguidetheeventextraction.Therecognitionprocessisasfollows:usesyntaxruletothecandidatetriggers,andthenusethedictionarytofilterthecandidatetriggersandfinallygeneratethetriggers,theF-scoreachieves63%.TheCRFmodelbasedmethod,usestheCRF++tool,selectthelexical,semantic,syntacticfeatures,andthewindowsizetotrainthemodel,theF-scoreachieves67%.TheCRFmodelbasedmethodisbetterthanthedictionary-basedmethod.Fortheeventargumentextractiontask,thispaperusesasupervisedmethodbasedonMaximumEntropy.Comparedwiththepreviouseventextractionwork,thispapertreatthephraseasthebasicunitoftheeventargument.TheMaximumEntropymodelbasedeventargumentextractionmethodtreatsthetaskasabinaryclassificationtask,foreachofthewordinthesentence,extractthefeaturebythetemplate,andthendeterminewhetheritiseventargument.Thefeaturesincludethelexical,syntactic,phrasesandotherfeatures.TheF-scoreachievesKeywords:opendomain;eventextraction;triggerrecognition;event摘 摘 第1章緒 課題背景和意 國內(nèi)外研究現(xiàn) 本文的主要研究內(nèi) 第2章事件抽取的觸發(fā)詞識 語料資源與標 無指導(dǎo)的觸發(fā)詞識 有指導(dǎo)的觸發(fā)詞識 本章小 第3章事件抽取的元素識 基于最大熵模型的事件元素抽 實驗結(jié)果與分 本章小 第4章事件抽取的系統(tǒng)構(gòu) 系統(tǒng)的整體設(shè) 系統(tǒng)實 系統(tǒng)的運行效 本章小 結(jié) 參考文 哈爾濱工業(yè)大學原創(chuàng)性聲 致 論11.1論11.1息抽?。↖nformationExtraction）的意義便在于此。注文本信息。信息抽取大致有三個研究點，命名實體(NamedEntity)抽取、實體面積、經(jīng)濟損失等；從NBA新聞報道中抽取出比賽雙方的球隊、比賽時間、評測會議，MUC(MessageUnderstandingConference)ACE（AutomaticExtraction舞臺，由ACE替代。1-1效率。沃森、Siri的出現(xiàn)，是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)為問答系統(tǒng)提供支持的強力證據(jù)。WWW的建立，數(shù)據(jù)共享，人們可以訪問到很多知識1.2 基于模式匹配的 基于模式匹配的1-2識。采用模式匹配方法的事件抽取系統(tǒng)的執(zhí)行過程如圖1-3所示。但根據(jù)已經(jīng)1-3 基1-3 基于機器學習的f（x，yTateisi,YusukeMiyao，Jun-ichiTsujii2001年用全面的分析器成功在醫(yī)藥領(lǐng)域設(shè)計了事件抽取系統(tǒng)[1]。此后，HaiLeongChieuHweeTouNgME模型成功的引入到了事件抽取任務(wù)。Chieu使用了9種特征來訓練最大熵模型，MUCACE所代替。ACE是一個全面的信息抽取評測會議，涉及bigrams、NE等。1.2.3中文事件抽取研CRF模OntonotesOntonotes語料介Ontonotes938篇文2-12-1事件的在原文中的句子。如“阿布拉莫夫遭遇了車禍”事件的觸發(fā)詞，如“遭遇”事件的發(fā)生時間，事件的發(fā)送時間信息，也是事件元素。如“91日”2-22.1.22-22.1.2互聯(lián)網(wǎng)新除了利用Ontonotes語料用來訓練模型，本文章還利用了新浪的新聞?wù)Z料用取的隊列中，直到滿足停止條件。通常的爬蟲框架如圖2-3所示：互聯(lián)下載網(wǎng)抽取已爬取URL隊待爬取URL隊種子2-3XML2-4互聯(lián)下載網(wǎng)抽取已爬取URL隊待爬取URL隊種子2-3XML2-42-5所示：讀取2-42-52-42-5XML2-6濾2-6觸發(fā)詞詞典構(gòu)2-6濾2-6觸發(fā)詞詞典構(gòu)NLP領(lǐng)域來說，是一個以詞為粒度的數(shù)據(jù)庫。北大“現(xiàn)代漢詞典的分類情況如表2-1所示，其中加黑的動詞即要處理的，共20794個動候選觸詞典預(yù)處理：分詞、規(guī)則2-72-92-1名2-72-92-1名代動副數(shù) 總2-82-92.2.2實驗結(jié)果2-82-92.2.2實驗結(jié)果938600句測試句子上進行測試。（P=（R=（F=（R=（F=2-22-3（1）詞。舉一個規(guī)則錯誤的例子，“前艙飛行員馮思廣跳傘時因低于彈射安全包線高度壯烈犧PRF2-10可以看出“濟空”（2）2-10可以看出“濟空”（2）觸發(fā)詞。例如，美國“航天”網(wǎng)站2日報道稱，“龍”攜帶了“包括”隨機向量場（CRF）機器學習模型，下面就先介紹一下CRF，再介紹試驗情2.3.1模型介條件隨機場（ConditionalRandomField）是給定一組輸入隨機變量條件下變量間的依賴關(guān)系，在CRF中，隨機變量Y的分布為條件概率分布。原則條件隨機場和隱式馬可夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）常被一起2-11所示。結(jié)合了最大熵模型（MaximumEntropy，ME）HMM條件隨機場和隱式馬可夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）常被一起2-11所示。結(jié)合了最大熵模型（MaximumEntropy，ME）HMM烈的假設(shè)。CRF常用于一些標注問題，如分詞、詞性標注等等。HMM也常用于序列標注，相對于HMM，CRF不需要那么強的條件，如各輸出之間相互獨2-11若xx1x2xnyy1y2yn表示狀態(tài)序列，在,x,i)（2-Z( t(,y,x,i) s(p(y|x)k liiZ(x)expktk(yi1,yi,x,i)lsl(yi,x,i)（2- tk和slk和l是對應(yīng)的權(quán)值。Zx是規(guī)范化因子，求2.3.2特征選（1）（（2）2-7中，詞語“愛（3）2-12（4）1-31-31-32.3.3實驗結(jié)果CRF模型用了工2.3.3實驗結(jié)果CRF模型用了工具CRF++，這是一個開源CRF工具。它的使用方法命令：crf_learntemplate_filetrain_filemodel_file。三個文件從左至右依次經(jīng)過開發(fā)集的測試，得到最優(yōu)參數(shù)，-aL1–c1–f1。命令：crf_test–mmodel_filetest_filesresult_file。三個文件從左至右依為訓練集，后標注的600句作為測試集。2-41PRF口為2、詞語窗口為1。2-52本特征和句法特征的組合，說明當窗口為2時或多或少引入了一些噪聲。擴充，詞語本身沒有。結(jié)果如表2-6所示：2-62（4）口為2、詞語窗口為1。2-52本特征和句法特征的組合，說明當窗口為2時或多或少引入了一些噪聲。擴充，詞語本身沒有。結(jié)果如表2-6所示：2-62（4）2-73PRFPRFPRF2-13所示的F值。圖中水平節(jié)點為特征組合，其中因為圖表篇幅限制，用英文縮寫代替。FB是基本詞語特征，SE是詞義特征，SY是句法特征，ALL442-13論是單獨組合SE詞義特征還是組合SY句法特征，都能夠取得明顯的效果提升，提升空間從1%-15%，說明詞義特征以及句法特征都對識別有一定的作1%左右，而且有些窗口下甚至造成結(jié)果下降1%2-8CRFPRF 30 2-13所示的F值。圖中水平節(jié)點為特征組合，其中因為圖表篇幅限制，用英文縮寫代替。FB是基本詞語特征，SE是詞義特征，SY是句法特征，ALL442-13論是單獨組合SE詞義特征還是組合SY句法特征，都能夠取得明顯的效果提升，提升空間從1%-15%，說明詞義特征以及句法特征都對識別有一定的作1%左右，而且有些窗口下甚至造成結(jié)果下降1%2-8CRFPRF 30 2.4本章首先總體介紹了實驗的語料構(gòu)建，即利用Ontonotes語料。OntonotesF63%CRFCRF++工具，選取特征，1時，F(xiàn)67%。3ACE對于事件元素抽取，是指從事件句中抽取實體、時間、數(shù)值等這三類3ACE對于事件元素抽取，是指從事件句中抽取實體、時間、數(shù)值等這三類3.1.1模型介f(x)1x與ymaxH(P)P(x)P(y|x)logP(y|x,s.t.EP(fi)EP(fi),i1,2,...,P(y|x)（3-yPX的期望值。經(jīng)過求解得1nexpwifi(x,y)Pw(y|x)1nexpwifi(x,y)Pw(y|x)（3-w其中Zw(nZw(x)expwifi(x,y)（3- 理論表明[6]，對偶函數(shù)的極大化等價于最大熵模型的極大似然估計。3-13.1.2特征選（1）（2）Stanford詞性標注工具，輸入為一個分完詞的句子，輸出為每個詞對應(yīng)的3-2（3）NP短語標記3-2（3）NP短語標記{B、I、的武裝人員向以色列南部地區(qū)發(fā)射了一枚炮彈?！崩渲?，加粗部句子生成一棵句法樹，里面包含短語特征正好能吻合該問題，如圖3-3所示，可以看出，例子中標注出的事件元素均為圖中的NP，及短語。得到了該句法表示一個短語時采用了{B、I、O}標注體系[7-14]，B表示短語的開頭，I表示短語的中間及結(jié)尾，O表示不是短語。短語特征能夠衡量一個事件元素的范圍。（4）P個詞P2。一個詞語是不是事件元素，是由其上下文所在的語義所決3-3（5）3-3（5）3-4圖所示的依存句法分析，雖然“加沙的武裝3-4（6）3-5,2元組形式，便可提取出各個詞語示，對于句子“理”到觸發(fā)詞“代替”的依存路徑為：ATT-SBV一職”，“3-53-6Path（7）B、I、O（8）F,B當前詞語與觸發(fā)詞的相對位置，在觸發(fā)詞前面還是后面，前面標記為后面標記為“B”3.2（8）F,B當前詞語與觸發(fā)詞的相對位置，在觸發(fā)詞前面還是后面，前面標記為后面標記為“B”3.2（P=（R=（F=經(jīng)過錯誤分析，如示例“參加11”無法抽出“新歌”，而把“新歌”O(jiān)什么位置都可以。最后一個模型的F值最高，經(jīng)過多重修改，最好的模型F0.7459。3-1最后一個模型的F值最高，經(jīng)過多重修改，最好的模型F0.7459。3-13.3各模型F 0 PRF去掉詞形+修正父節(jié)點+BIO44.14-1所示，可以大致分為三個模塊，預(yù)處理模塊、觸44.14-1所示，可以大致分為三個模塊，預(yù)處理模塊、觸接運行的可執(zhí)行程序進行訓練和測試，而整個系統(tǒng)是基于Java的，不利于集4-14.2Flex。FlexAdobe4.2Flex。FlexAdobe公司開發(fā)。隨著網(wǎng)頁發(fā)展，富互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序的需求越來越打，F(xiàn)lex正是在這種背景下產(chǎn)生，來滿足企業(yè)級程序員的需求。FlexMXMLActionScript組成。MXML類似如JavaScript，一個是靜態(tài)頁面，一個是前臺的邏輯處理。此外，F(xiàn)lex提4-5View視圖，Controller控制）模式。模型層負責封裝應(yīng)用狀態(tài)、響應(yīng)狀態(tài)查JavaFlexBlazeDS軟件，它4.3系統(tǒng)的運行件抽取的界面，展示抽取結(jié)果。如輸入例句“20051114.3系統(tǒng)的運行件抽取的界面，展示抽取結(jié)果。如輸入例句“20051114-6綜合前面的基于CRF的觸發(fā)詞識別和基于最大熵的事件元素抽取，總的性能效4-1所示，其中完全匹配是整個嚴格的匹配，50%匹配指對于一個事件元4-1PRF4.4本章4.4本章Flex成功搭建了一個演示系統(tǒng)。本章結(jié)論結(jié)論CRF模型的觸發(fā)詞抽取方法?；鵉63%CRF模型的方法，利用1時，F(xiàn)67%CRF模型的觸發(fā)詞抽取方法效果優(yōu)于基于詞55%，這說明詞典的準確性還不事件元素抽取中，從例子“2005111日，周杰倫發(fā)行了他的第六張國語專參考AkaneYakushiji,YukaTateisi,YusukeMiyao，Jun-ichi參考AkaneYakushiji,YukaTateisi,YusukeMiyao，Jun-ichiTsujii.Eventextractionfrombiomedicalpapersusingafullparser[J].PacificSymposiumonBiocomputing2001(6):408-419.ChinatsuAone,MilaRamos-Santacruz.Alarge-scalerelationandeventextractionsystem[C].ANLC'00ProceedingsofthesixthconferenceonAppliednaturallanguageprocessing,2000:76-83.Jin-DongKim,TomokoOhta,SampoPyysalo,YoshinobuKano,Jun'ichiTsujii.OverviewofBioNLP'09sharedtaskoneventextraction[C].BioNLP'09ProceedingsoftheWorkshoponCurrentTrendsinBiomedicalNaturalLanguageProcessing:SharedTask,2009:1-9.infectiousdiseaseoutbreaks[C].HLT'02ProceedingsofthesecondinternationalconferenceonHumanLanguageTechnologyResearch,2002:366-369.MakotoMiw