典型文献
基于权重计算的中文因果关系分析
文献摘要：
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果的重要程度.
文献关键词：
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
中图分类号：
作者姓名：
谭云;彭海阔;秦姣华;薛有元
作者机构：
中南林业科技大学计算机与信息工程学院,湖南 长沙 410004
文献出处：
引用格式：
[1]谭云;彭海阔;秦姣华;薛有元-.基于权重计算的中文因果关系分析)[J].华中科技大学学报（自然科学版）,2022(02):112-117
A类：
原因权重算法
B类：
权重计算,因果关系分析,加细,细腻,关系提取,四元组,名词,谓语,因果关系抽取,CCE,预训练,掩码,编码表示,表示模型,BERT,wwm,条件随机场,CRF,语料库,数据量,泛化性,重要程度,序列标注
AB值：
0.298809
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