时间关系的识别成为近年来自然语言处理领域(nature language processing,NLP)的一个研究热点。引入时间片段和主题片段这两种比事件触发词粒度粗的语义单元进行时间关系识别,首先在文本中利用一些时间篇章特点识别时间片段,然后利用相似度计算与支持向量机(support vector maehine,SVM)模型相结合的方法识别主题片段,最后在主题片段范围内,以时间片段为排序对象,使用最大熵分类模型识别时间关系。在TempEval-2010的汉语语料上进行实验,得到的时间关系识别宏平均精确率为60.09%。实验结果表明:引入时间片段后可有效减少不必要的事件时序关系的识别;同时,在主题片段的约束下所得到的时间关系更简洁、语义逻辑性更好。
