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基于Python的中文复合事件抽取及事理图谱构建，涵盖条件、因果、顺承和反转事件等

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简介：
本研究利用Python开发了一套系统，专门用于从文本中自动识别并提取复杂的中文事件类型（包括但不限于条件、因果关系、时间顺序以及情节转折），并将这些信息整合进事理图谱中以进行深入分析。此方法能够显著提高自然语言处理技术在理解复杂叙事结构方面的效率和准确性。 中文复合事件抽取包括条件事件、因果事件、顺承事件、反转事件等多种类型的事件提取，并形成事理图谱。

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  • 基于Python的中文复合事件抽取及事理图谱构建，涵盖条件、因果、顺承和反转事件等
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    本研究利用Python开发了一套系统，专门用于从文本中自动识别并提取复杂的中文事件类型（包括但不限于条件、因果关系、时间顺序以及情节转折），并将这些信息整合进事理图谱中以进行深入分析。此方法能够显著提高自然语言处理技术在理解复杂叙事结构方面的效率和准确性。 中文复合事件抽取包括条件事件、因果事件、顺承事件、反转事件等多种类型的事件提取，并形成事理图谱。
     
  • 事件抽取与事件图谱构建-中科院-陈玉博2018.ppt
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    该PPT由中科院研究员陈玉博于2018年制作，主要内容涉及事件抽取技术及其在构建复杂事件图谱中的应用。文档深入探讨了自然语言处理领域内的重要议题，为相关研究和实践提供了宝贵的指导与参考。 事件抽取及构建事件知识图谱是一项重要的任务。这项工作涉及从文本数据中自动识别并提取特定类型的事件，并将这些事件及其相关信息组织成结构化的形式，以便于进一步的分析与应用。通过这种方式，可以有效地管理和利用大规模的数据资源，支持各种智能服务和决策过程。
     
  • 基于因果关系知识库的因果事件图谱创建
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    本研究探讨了利用因果关系知识库构建因果事件图谱的方法，旨在深入分析和理解复杂事件间的因果联系。通过整合多源数据与领域专家知识，我们提出了一种自动化生成因果事件图谱的技术框架，为决策支持、预测分析等领域提供有力工具。 现实社会是一个充满逻辑的社会，在我们的脑海中存在着大量的逻辑经验或称作逻辑知识，然而这些无法一一列举出来，依靠人工总结显然不切实际。幸运的是，人类已经将这种逻辑通过文字表达了出来，这为利用自然语言处理技术来抽取因果关系提供了可能。 尽管目前受限于技术水平，并不能直接使用深度学习方法进行因果事件的提取工作，但可以通过构建和总结因果模板的方式结合中文的语言特点，创建一个因果关系的知识库。本项目旨在尝试实现对因果事件的抽离以及构造因果知识图谱的目标。
     
  • 事件抽取研究：以法律裁判文书为基础，涵盖分词、词性标注、命名实体识别、事件要素抽取及判决结果预测等环节
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    本研究聚焦于法律裁判文书的深度分析与应用，涵盖了从分词到命名实体识别，再到事件要素抽取和判决结果预测等一系列关键步骤。通过系统化的事件抽取技术，旨在提高法律文本处理效率与准确性，推动司法数据分析领域的发展。 本段落介绍了针对交通肇事案件的裁判文书进行事件要素移除，并在此基础上加入决策结果预测、案件相似度匹配等功能的应用简介。数据来源包括分词（基于pkuseg）、词性标注（基于哈工大LTP或pkuseg）以及命名实体识别（基于BiLSTM-CRF）。应用部分主要包括判决结果的预测和案件相似度比较等。
     
  • DOM事件阶段及事件捕获和冒泡的执行顺序(图文详解)
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    本文详细解析了DOM事件的不同阶段以及事件捕获与冒泡的工作机制，并通过图示帮助读者理解其执行顺序。 DOM事件标准定义了两种事件流：捕获和冒泡。这两种事件流有着显著的不同，并且可能对你的应用产生重大影响。在它们成为标准之前，Netscape和微软各自以不同的方式实现了这些功能。下面将介绍DOM事件阶段以及事件捕获与事件冒泡的执行顺序。
     
  • 基于事理图谱的毕业设计——事件推理系统.zip
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    本项目为毕业设计作品，旨在开发一个基于事理图谱的事件推理系统。该系统能够理解并推断复杂事件之间的关系和逻辑顺序，以提高自然语言处理能力。 Python是一种高级且通用的解释型编程语言，由Guido van Rossum在1989年发起，并于1991年正式发布。它以其简洁清晰的语法而闻名，强调代码可读性和易于维护。 易学易用： Python设计有简单直观的语法，更接近自然语言，使得初学者能够轻松上手。这促使了Python在教育领域和初学者中的广泛应用。 高级特性： Python是一种高级编程语言，提供自动内存管理（垃圾回收）等功能以减轻程序员的工作负担，并具有动态类型和面向对象的特点。 跨平台性： Python具备出色的跨平台性能，在Windows、Linux、macOS等多个操作系统上均可运行。这使得开发的代码可以轻松地在不同平台上迁移。 丰富的标准库： Python内置了大量的模块和库，涵盖了文件操作、网络编程及数据库访问等方面的内容。这些标准库使开发者能够快速构建功能强大的应用程序。 开源性： Python是免费且开放源码的，任何人都可以查看其源代码并使用它进行开发工作。这种特性促进了Python社区的发展，并提供了大量的第三方库和框架供开发者选择。 强大而活跃的社区支持： Python拥有庞大且积极发展的开发社群，这使得开发者能够方便地获取帮助、分享经验以及参与进Python的发展当中。 适用于多种领域： Python在多个行业都有广泛的应用，包括Web开发、数据科学、人工智能、自动化测试及网络编程等。特别是在数据科学和AI领域中，Python已成为主流的编程语言之一。 支持面向对象编程： Python具备面向对象编程的支持，允许开发者使用类与对象的概念来提高代码的重用性和可维护性。
     
  • ACE2005事件抽取的预处理步骤
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    本文介绍了针对ACE2005数据集进行事件抽取任务时所采用的关键预处理步骤，旨在提高模型性能和效果。 数据预处理在ACE2005事件抽取中的工作涉及从原始的.apf.xml和.sgm文件中提取与事件相关的要素（包括句子、触发词、论元及其在原文中的位置偏移量）。然后，使用StanfordCoreNLP对句子进行词汇分析及句法依赖解析，并根据.apf.xml文件中的实体、值和时间信息为句子添加BIO类型标注。最终结果将以JSON格式保存。
     
  • 基于法律裁判文书的人工智能项目实践——事件抽取及应用，涵盖分词、词性标注、命名实体识别与事件要素抽取等步骤
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    本项目聚焦于从法律裁判文书中自动抽取关键事件信息。通过实施中文文本处理技术如分词、词性标注、命名实体识别和事件要素抽取，旨在为司法实践提供智能化支持工具。 人工智能项目实践：事件抽取——基于法律裁判文书的事件要素提取及其应用 本项目涵盖了数据分词、词性标注、命名实体识别、事件要素抽取以及判决结果预测等内容，特别针对交通肇事案件的裁判文书进行详细分析与处理。 具体步骤如下： 1. 分词采用pkuseg工具； 2. 词性标注则基于哈工大LTP/pkuseg技术； 3. 命名实体识别使用BiLSTM-CRF模型，包括人名、地名、车辆信息及各类犯罪情节等要素的提取。 在上述基础上，项目进一步探索了判决结果预测以及案件相似度匹配的应用场景。数据来源为OpenLaw平台提供的法律文书资料。
     
  • 基于因果关系知识库的大规模因果事件语料图谱项目
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    本项目旨在构建一个庞大的因果事件数据库，通过整合丰富多样的因果关系知识，形成全面的因果事件图谱，以支持深入的数据分析与研究。 基于因果关系知识库的因果事件大规模语料图谱项目旨在形成因果事件图谱。
     
  • 事件知识图谱的构建技术及其应用综述
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    本文全面回顾了事件知识图谱的构建技术与方法，并探讨其在信息检索、智能问答等领域的广泛应用及未来研究方向。 知识图谱通过图形结构展示丰富且灵活的语义，描述客观世界的事物及其关系，在各个领域得到了广泛的关注。事件知识图谱专注于动态事件之间的顺承、时间顺序及因果关系，并以结构化的图表形式表示，从而更高效地管理海量数据。