Motivated by this background, in th

Motivated by this background, in this paper, we propose an approach to mine causal relations between events with argument structures from the Web. And our work involves three subtasks: (1) the identification of causality expressions; (2) the extraction of cause and effect pairs (3) the measure of extracted relations. We firstly use explicit causal connective markers as linguistic cues to discover causality relations. Then, event-pairs with the predicate-argument structure are extracted based on local dependency parse trees. And finally, we propose a statistical score S to measure the causal association between potential related events, and prune relations with low S value. Experimental results demonstrate the effectiveness of our approach, which had a precision around 80%.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แรงจูงใจจากพื้นหลังนี้ ในเอกสารนี้ เราเสนอวิธีการเหมืองความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างเหตุการณ์กับโครงสร้างอาร์กิวเมนต์จากเว็บ และงานย่อยที่สามเกี่ยวข้องกับการทำงานของเรา: (1) การระบุนิพจน์ causality (2) การสกัดทำ และผลกระทบของความสัมพันธ์ที่แยกคู่ (3) เราประการแรกใช้เครื่องหมายผ่าสาเหตุชัดเจนเป็นสัญลักษณ์ภาษาศาสตร์เยือน causality ความสัมพันธ์ แล้ว เหตุการณ์ที่คู่กับโครงสร้างอาร์กิวเมนต์เพรดิเคตที่สกัดโดยใช้ต้นไม้ในการแยกวิเคราะห์อ้างอิงภายใน และสุดท้าย เราเสนอคะแนนสถิติ S เพื่อวัดความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องเป็นไปได้ และลิดสัมพันธ์กับค่า S ต่ำ ผลการทดลองแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของวิธีการของเรา ซึ่งมีความแม่นยำประมาณ 80%

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แรงบันดาลใจจากพื้นหลังนี้ในบทความนี้เราเสนอวิธีการที่ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุเหมืองระหว่างเหตุการณ์ที่มีโครงสร้างการโต้แย้งจากเว็บ และการทำงานของเราเกี่ยวข้องกับสามงานย่อย (1) บัตรประจำตัวของการแสดงออกเวรกรรม; (2) การสกัดของสาเหตุและผลกระทบคู่ (3) ตัวชี้วัดของการสกัดความสัมพันธ์ เราแรกใช้เครื่องหมายอย่างชัดเจนเกี่ยวพันสาเหตุเป็นความหมายทางภาษาที่จะค้นพบความสัมพันธ์ระหว่างเหตุและผล จากนั้นคู่เหตุการณ์กับโครงสร้างกริยาอาร์กิวเมนต์จะถูกดึงขึ้นอยู่บนต้นไม้แจงพึ่งพาท้องถิ่น และในที่สุดเราเสนอคะแนนสถิติ S เพื่อวัดการเชื่อมโยงสาเหตุระหว่างที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ที่อาจเกิดขึ้นและความสัมพันธ์กับลูกพรุนมีมูลค่า S ต่ำ ผลการทดลองแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของวิธีการของเราซึ่งมีความแม่นยำประมาณ 80%

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แรงจูงใจจากพื้นหลังนี้ ในบทความนี้เรานำเสนอแนวทางของความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างเหตุการณ์กับโครงสร้างการโต้แย้งจากเว็บ และงานของเราเกี่ยวข้องกับสามงาน ( 1 ) การพิสูจน์เอกลักษณ์ของนิพจน์ ( 2 ) การสกัดของ เหตุ และ ผลคู่ ( 3 ) มาตรการประชาสัมพันธ์ สกัดเราตอนแรกใช้เครื่องหมายชัดเจนสาเหตุเกี่ยวพันเป็นคิวภาษาศาสตร์ค้นพบความสัมพันธ์ความสัมพันธ์ แล้ว เหตุการณ์ คู่กับภาคแสดงโต้แย้งได้ตามโครงสร้างการพึ่งพาท้องถิ่นแยกต้นไม้ และสุดท้าย เราขอคะแนนทางสถิติของการวัดความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างเกิดเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องและสัมพันธ์กับลูกพรุนต่ำด้วยค่าผลการทดลองแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของวิธีการของเรา ซึ่งมีความแม่นยำประมาณ 80%