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事件关系识别研究综述( A Survey on Event Relation Identification )
Y Liu J Tian L Zhang Y Feng H Fang
事件关系识别旨在识别文本中事件之间的关系，包括因果关系、时间关系、子类关系等。大部分研究集中在时间关系和因果关系上。提取事件和事件之间的关系是建立以事件为中心的知识图的关键步骤，在故事结局预测和决策中起着重要作用。自然语言文本中因果关系和时间关系的形式具有多样性、稀疏性和复杂性，这给关系识别带来了挑战。近年来，深度学习与知识的融合推动了关系识别的进展。本文详细描述了自然语言文本中因果关系和时间关系的特点以及它们之间的联系。此外，本文还对现有的基于模式匹配、机器学习和深度学习的方法进行了综述。此外，本文还对语料库进行了分析，指出了未来的发展方向，为进一步完善事件间关系识别提供了思路。据我们所知，这是第一篇研究事件关系识别的论文。
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