【摘 要】
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近些年来,中文时间信息抽取和处理已经变得越来越重要.然而,很少有研究者关注中文文本中事件信息所对应的时间信息的识别和分析.本文的目的就是确定文本中时间信息和事件信息
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近些年来,中文时间信息抽取和处理已经变得越来越重要.然而,很少有研究者关注中文文本中事件信息所对应的时间信息的识别和分析.本文的目的就是确定文本中时间信息和事件信息之间的映射关系.区别于传统的基于规则的方法,本文采用了一种机器学习的方法-基于转换的错误驱动学习-来确定事件相应的时间表达,这种学习算法可以自动的获取和改进规则.使用训练得到的转换规则集后,系统的时间-事件映射错误率减少了9.74%,实验结果表明本系统对基于规则的方法有很好的改进效果.
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