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J-GLOBAL ID：201702233632629028   整理番号：17A0066158

意味事象の因果関係に基づく認識【JST・京大機械翻訳】

Identify Causality Relationships Based on Semantic Event

著者 (4件)： Yang Junhui (School of Computer Engineering and Science,Shanghai University) ,  Liu Zongtian (School of Computer Engineering and Science,Shanghai University) ,  Liu Wei (School of Computer Engineering and Science,Shanghai University) ,  Su Xiaoying (School of Computer Engineering and Science,Shanghai University)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 37  号： 3  ページ： 433-437  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 文章中の因果関係はよく見られる重要な関係であり、従来の因果関係識別は主に因果関係の接続詞あるいは大量の因果関係の特徴ベクトルに依存し、この方法の適応性は強くない。この問題を解決するために,テキストにおける因果関係を認識するための新しい方法を提案して,事象と事象要素の間の意味論的関連性を構築した。関連事象を抽出して,因果関係を決定するための候補事象対を抽出した。次に,因果関係に従って,時間的重み,因果確率の評価性,因果関係の依存性などの特性を計算し,事象要素の意味論的情報と結合して,候補事象間の因果関係度(RCE)を計算した。そして,因果関係度に従って閾値を決定することは,因果関係を決定するための二成分分類器である。実験結果は,この方法が因果関係事象を識別するのに有効であることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意味論 ,  適応性 ,  *因果律
準シソーラス用語： テキスト ,  特徴ベクトル ,  接続詞 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： event ,  causality ,  causal features ,  RCE

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  情報加工一般  (AC05010A)

タイトルに関連する用語 (3件)： 意味 ,  事象 ,  因果関係