【摘 要】
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人们是通过对时间的感知来分辨事物的发展和变化,在文本信息中人们通过时间信息来知道事件的来龙去脉,在自然语言处理的信息抽取、问答系统、文本摘要、话题跟踪与检测等任务
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人们是通过对时间的感知来分辨事物的发展和变化,在文本信息中人们通过时间信息来知道事件的来龙去脉,在自然语言处理的信息抽取、问答系统、文本摘要、话题跟踪与检测等任务中时间信息有着重要价值,而时间表达式的识别和标准化是其重要的基础。本文分别对时间表达式识别和标准化国内外研究现状、方法及现有系统作了相关研究与分析,并探索性的采用基于神经网络的方法来解决中文时间表达式的识别和标准化问题。在时间表达式识别方面,本文采用基于BiLSTM-CRF的模型,并与传统CRF模型进行对比,前者通过自动抽象特征而无需人工构造和筛选特征,达到了与CRF模型相当的水平,在TempEval2010评测语料上比传统CRF模型在F1值上提高到84.25%。在时间表达式标准化方面,本文通过对时间表达式进行分类从而降低在标准化上的难度,并提出了一种基于字向量和神经网络的多标签分类方法,解决了传统方法需要人工构建和筛选特征的问题,并与基于传统多标签分类方法在TempEval2010评测语料中进行对比,发现本文方法优于传统方法。综上所述,本文采用两种神经网络来解决中文时间表达式识别和标准化问题,克服了传统方法依赖人工筛选和构建特征的问题,且达到了良好效果。
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