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基于权重计算的中文因果关系分析

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成果类型:
期刊论文
作者:
谭云;彭海阔;秦姣华;薛有元
通讯作者:
Qin, J.
作者机构:
[谭云; 彭海阔; 秦姣华; 薛有元] College of Computer Science and Information Technology, Central South University of Forestry and Technology, Changsha, 410004, China
通讯机构:
College of Computer Science and Information Technology, Central South University of Forestry and Technology, Changsha, China
语种:
中文
关键词:
因果关系分析;序列标注;双向编码表示模型(BERT-wwm);条件随机场(CRF);原因权重算法
关键词(英文):
Extraction;Analysis method;Bidirectional encoder representation from transformer with whole word masking;Causal relationships;Causality analysis;Cause weighting algorithm;Conditional random field;Data set;Quaternary data;Sequence Labeling;Weight calculation;Random processes
期刊:
华中科技大学学报(自然科学版)
ISSN:
1671-4512
年:
2022
卷:
50
期:
2
页码:
112-117
基金类别:
61772561:国家自然科学基金 62002392:国家自然科学基金 2020JJ4140:湖南省自然科学基金资助项目 2020JJ4141:湖南省自然科学基金资助项目
机构署名:
本校为第一且通讯机构
院系归属:
计算机与信息工程学院
摘要:
提出一种中文因果关系分析方法,以便更加细腻地表达因果关系.该方法由因果关系提取和权重计算组成.首先,构建了中文因果关系四元组数据集,将因果划分为核心名词和谓语状态,即原因中的核心名词、原因中的谓语或状态、结果中的核心名词、结果中的谓语和状态;然后,构建了中文因果关系抽取(CCE)模型,该模型由中文预训练的基于全词掩码训练的双向编码表示模型(BERT-wwm)和条件随机场(CRF)组成,在所构建的数据集上,四元组抽取F1分数为0.3;最后,提出基于因果强度的近似原因权重算法,用于计算同一结果不同原因的权重,减小对语料库数据量的依赖性,具有更好的鲁棒性和泛化性,能更加真实地反映不同原因对结...
摘要(英文):
A Chinese causality analysis method was proposed to express causality more delicately. The method consists of causality extraction and weight calculation. Firstly, the Chinese causal relationship quaternary data set were constructed and divide causality into core nouns and predicate states, that is, the core nouns in the cause and the result, the predicate or state in the cause and the result. Secondly, the Chinese causality extraction (CCE) model was constructed which was composed of a Chinese pre-trained bidirectional encoder representations ...

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