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一种面向领域文本中事件的时间语义模式表示方法
被引量:
1
1
作者
李旭晖
冯玉湄
刘柳
滟
《武汉大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期809-818,共10页
事件语义中的时间语义信息是确定事件边界、支撑事件推理的关键要素,对于业务领域中事件类文本的语义理解和表示有着重要作用。本文根据领域事件中时间语义表示的实际需求提出了一种新的时间语义表示模型GEP(granularityevent-pattern)...
事件语义中的时间语义信息是确定事件边界、支撑事件推理的关键要素,对于业务领域中事件类文本的语义理解和表示有着重要作用。本文根据领域事件中时间语义表示的实际需求提出了一种新的时间语义表示模型GEP(granularityevent-pattern)。该模型在时间粒度、命名时刻与时刻类别等概念基础上,采用代数形式有效地实现了时间语义的表达,利用时刻类别和粒度时刻的动态匹配机制,可灵活、一致地支持多时间粒度下的时间区间表述及周期性事件,表现事件在多时间粒度下的复杂时间语义及其理解过程。通过医疗领域文本理解中的典型案例,验证了模型的可行性和有效性,展现GEP模型在时间语义表达层面的价值,设计了基于GEP模型的GTGD(GEP temporal graph data)图结构数据模型,展现GEP模型在时间语义存储查询方面的应用价值。
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关键词
时间语义
语义模式
事件语义
原文传递
题名
一种面向领域文本中事件的时间语义模式表示方法
被引量:
1
1
作者
李旭晖
冯玉湄
刘柳
滟
机构
武汉大学信息管理学院
武汉大学大数据研究院
出处
《武汉大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期809-818,共10页
基金
国家自然科学基金重点项目(91646206)
国家社科基金重大项目(21&ZD334)
国家重点研发计划项目(2022YFF0904300)。
文摘
事件语义中的时间语义信息是确定事件边界、支撑事件推理的关键要素,对于业务领域中事件类文本的语义理解和表示有着重要作用。本文根据领域事件中时间语义表示的实际需求提出了一种新的时间语义表示模型GEP(granularityevent-pattern)。该模型在时间粒度、命名时刻与时刻类别等概念基础上,采用代数形式有效地实现了时间语义的表达,利用时刻类别和粒度时刻的动态匹配机制,可灵活、一致地支持多时间粒度下的时间区间表述及周期性事件,表现事件在多时间粒度下的复杂时间语义及其理解过程。通过医疗领域文本理解中的典型案例,验证了模型的可行性和有效性,展现GEP模型在时间语义表达层面的价值,设计了基于GEP模型的GTGD(GEP temporal graph data)图结构数据模型,展现GEP模型在时间语义存储查询方面的应用价值。
关键词
时间语义
语义模式
事件语义
Keywords
temporal semantics
semantic model
event semantics
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种面向领域文本中事件的时间语义模式表示方法
李旭晖
冯玉湄
刘柳
滟
《武汉大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
原文传递
已选择
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参考文献
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