Comments (4)
嗨您好,感谢您对本工作的关注。
- 这里不是对称矩阵。剪枝完全图是有向图,所以需要区分方向。
- 不是所有records都满足,因为有些事件实例中的某些要素角色并没有具体的要素与之对应。简单来说就是缺少事件要素,比如文本中可能没有出现具体的“质押金额”。
from docee.
嗨您好,感谢您对本工作的关注。
- 这里不是对称矩阵。剪枝完全图是有向图,所以需要区分方向。
- 不是所有records都满足,因为有些事件实例中的某些要素角色并没有具体的要素与之对应。简单来说就是缺少事件要素,比如文本中可能没有出现具体的“质押金额”。
感谢您的回复
计算这个矩阵的时候,按照这个公式
不都是da维的向量吗?这样算下来Aj,i 和Ai,j不应该是相同的吗?那这个矩阵不应该是对称的吗
这个Ne(R)是至少一个事件论元角色不为空的event record数量,不就是只要有一个事件论元角色能在document找到对应的argument就可以了吗,这个条件所有record都满足啊,因为如果一条record中所有的argument role都没有在文中出现,那这个record就不存在了呀
from docee.
- 参数是不一样的,一个是
$W_s$ ,一个是$W_e$ - 这里的
$\mathcal{R}$ 不是指所有的要素角色,而是想要判断为伪触发词的事件角色候选集合,比如 “破产清算”的要素角色为:["公司名称", "公告时间", "受理法院", "裁定时间", "公司行业"],首先找一个候选集合["公司名称", "公告时间", "受理法院"]作为伪触发词组候选,计算existence,就可以计算这三个角色对应的要素是否同时存在/不存在。它们都不出现的时候,其它两个角色["裁定时间", "公司行业"]会有对应的要素的,所以record仍然存在
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- 参数是不一样的,一个是 Ws ,一个是 We
- 这里的 R 不是指所有的要素角色,而是想要判断为伪触发词的事件角色候选集合,比如 “破产清算”的要素角色为:["公司名称", "公告时间", "受理法院", "裁定时间", "公司行业"],首先找一个候选集合["公司名称", "公告时间", "受理法院"]作为伪触发词组候选,计算existence,就可以计算这三个角色对应的要素是否同时存在/不存在。它们都不出现的时候,其它两个角色["裁定时间", "公司行业"]会有对应的要素的,所以record仍然存在
明白了,感谢您的回复
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