面向事件的文本知识发现与表示
| 摘要 | 第6-8页 |
| abstract | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 课题来源 | 第15页 |
| 1.2 研究背景与意义 | 第15-16页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第16-18页 |
| 1.4 结构组织 | 第18-21页 |
| 第二章 事件知识发现与表示研究概述 | 第21-35页 |
| 2.1 本章概述 | 第21页 |
| 2.2 事件 | 第21-26页 |
| 2.2.1 事件研究概述 | 第22-23页 |
| 2.2.2 事件和事件类的定义 | 第23-25页 |
| 2.2.3 事件（类）关系的定义 | 第25-26页 |
| 2.3 事件抽取 | 第26-29页 |
| 2.3.1 事件识别 | 第26-27页 |
| 2.3.2 事件要素抽取 | 第27-28页 |
| 2.3.3 事件抽取方法比较 | 第28-29页 |
| 2.4 面向事件的语料库 | 第29-32页 |
| 2.4.1 TimeBank语料库 | 第29-30页 |
| 2.4.2 ACE语料库 | 第30页 |
| 2.4.3 CEC 1.0 语料库 | 第30-31页 |
| 2.4.4 面向事件的语料库比较 | 第31-32页 |
| 2.5 事件语义形式化 | 第32-34页 |
| 2.5.1 事件语义 | 第32页 |
| 2.5.2 事件语义形式化 | 第32-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 面向事件的文本优化标注与分析 | 第35-57页 |
| 3.1 本章概述 | 第35-36页 |
| 3.2 文本优化标注 | 第36-43页 |
| 3.2.1 标注规范 | 第36-41页 |
| 3.2.2 标注步骤 | 第41-42页 |
| 3.2.3 标注实例 | 第42-43页 |
| 3.3 CEC 2.0 与CEC 1.0 比较 | 第43-44页 |
| 3.4 CEC 2.0 标注统计与分析 | 第44-52页 |
| 3.4.1 CEC 2.0 的篇章分布 | 第44-45页 |
| 3.4.2 CEC 2.0 的事件分布 | 第45-46页 |
| 3.4.3 CEC 2.0 的事件要素分布 | 第46-47页 |
| 3.4.4 CEC 2.0 的触发词分布 | 第47-49页 |
| 3.4.5 CEC 2.0 的对象要素分布 | 第49-50页 |
| 3.4.6 CEC 2.0 的时间要素分布 | 第50-51页 |
| 3.4.7 CEC 2.0 的事件关系分布 | 第51-52页 |
| 3.5 CEC 2.0 的标注效果 | 第52-55页 |
| 3.6 本章小结 | 第55-57页 |
| 第四章 事件语言表现核心词关联规则与模式发现 | 第57-85页 |
| 4.1 本章概述 | 第57-58页 |
| 4.2 事件语言表现 | 第58-60页 |
| 4.2.1 动作要素的语言表现 | 第59页 |
| 4.2.2 时间要素的语言表现 | 第59-60页 |
| 4.2.3 环境要素的语言表现 | 第60页 |
| 4.2.4 对象要素的语言表现 | 第60页 |
| 4.3 语言表现研究现状 | 第60-62页 |
| 4.4 语言表现核心词关联规则发现 | 第62-72页 |
| 4.4.1 数据选择 | 第63页 |
| 4.4.2 事件预处理 | 第63-64页 |
| 4.4.3 Apr iori算法 | 第64-66页 |
| 4.4.4 核心词关联规则发现 | 第66-70页 |
| 4.4.5 核心词关联规则的选择和优化 | 第70-72页 |
| 4.5 语言表现核心词搭配模式发现 | 第72-83页 |
| 4.5.1 数据选择 | 第73-74页 |
| 4.5.2 语义依存分析 | 第74-76页 |
| 4.5.3 语义依存树处理 | 第76-78页 |
| 4.5.4 频繁子树挖掘 | 第78-79页 |
| 4.5.5 核心词搭配模式发现 | 第79-83页 |
| 4.6 本章小结 | 第83-85页 |
| 第五章 事件与事件类语义表示与推理 | 第85-113页 |
| 5.1 本章概述 | 第85-86页 |
| 5.2 新戴维森方法 | 第86-89页 |
| 5.2.1 基于谓词逻辑的方法 | 第86页 |
| 5.2.2 戴维森方法 | 第86-87页 |
| 5.2.3 新戴维森方法 | 第87-89页 |
| 5.3 事件语义表示 | 第89-97页 |
| 5.3.1 事件表示的符号及语义 | 第89-90页 |
| 5.3.2 事件语义形式化方法 | 第90-91页 |
| 5.3.3 文本中不确定信息的表示 | 第91-92页 |
| 5.3.4 动作要素形式化表示 | 第92-93页 |
| 5.3.5 对象要素形式化表示 | 第93-94页 |
| 5.3.6 时间要素形式化表示 | 第94-95页 |
| 5.3.7 环境要素形式化表示 | 第95-96页 |
| 5.3.8 事件关系形式化表示 | 第96-97页 |
| 5.4 事件类语义表示 | 第97-100页 |
| 5.5 事件语义推理 | 第100-111页 |
| 5.5.1 基于事件类的事件要素缺省推理 | 第100-108页 |
| 5.5.2 基于事件类关系的后续事件推理 | 第108-111页 |
| 5.6 本章小结 | 第111-113页 |
| 第六章 结论与展望 | 第113-115页 |
| 6.1 结论 | 第113-114页 |
| 6.2 展望 | 第114-115页 |
| 参考文献 | 第115-125页 |
| 附录PETree Miner算法及相关定义 | 第125-127页 |
| 作者在攻读博士学位期间公开发表的论文 | 第127-128页 |
| 作者在攻读博士学位期间参与的项目 | 第128-129页 |
| 致谢 | 第129-130页 |
