論文の概要: Tense, aspect and mood based event extraction for situation analysis and
crisis management
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.01555v1
- Date: Sat, 1 Aug 2020 19:22:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-04 00:36:30.053063
- Title: Tense, aspect and mood based event extraction for situation analysis and
crisis management
- Title（参考訳）: 状況分析と危機管理のための時制・局面・ムードに基づくイベント抽出
- Authors: Ali H\"urriyeto\u{g}lu
- Abstract要約: この論文はトルコ語のこのような体系を発展させている。
基本的なイベント構造を抽出することに加えて、その時間的、モーダル的、そして意志的/反復的な値に従って、ニュースレポートに与えられる文を分類することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Nowadays event extraction systems mainly deal with a relatively small amount
of information about temporal and modal qualifications of situations, primarily
processing assertive sentences in the past tense. However, systems with a wider
coverage of tense, aspect and mood can provide better analyses and can be used
in a wider range of text analysis applications. This thesis develops such a
system for Turkish language. This is accomplished by extending Open Source
Information Mining and Analysis (OPTIMA) research group's event extraction
software, by implementing appropriate extensions in the semantic representation
format, by adding a partial grammar which improves the TAM (Tense, Aspect and
Mood) marker, adverb analysis and matching functions of ExPRESS, and by
constructing an appropriate lexicon in the standard of CORLEONE. These
extensions are based on iv the theory of anchoring relations (Tem\"urc\"u,
2007, 2011) which is a crosslinguistically applicable semantic framework for
analyzing tense, aspect and mood related categories. The result is a system
which can, in addition to extracting basic event structures, classify sentences
given in news reports according to their temporal, modal and
volitional/illocutionary values. Although the focus is on news reports of
natural disasters, disease outbreaks and man-made disasters in Turkish
language, the approach can be adapted to other languages, domains and genres.
This event extraction and classification system, with further developments, can
provide a basis for automated browsing systems for preventing environmental and
humanitarian risk.
- Abstract（参考訳）: 今日では、イベント抽出システムは主に、状況の時間的およびモード的資格に関する情報を比較的少ない量で処理し、主に過去時制でアサーション文を処理する。
しかし、時制、アスペクト、ムードの幅が広いシステムは、より良い分析を提供し、より広い範囲のテキスト分析アプリケーションで使用することができる。
この論文はトルコ語のこのような体系を発展させている。
これは、オープンソース情報マイニング・分析(OPTIMA)研究グループのイベント抽出ソフトウェアを拡張し、セマンティック表現形式における適切な拡張を実装し、TAM(Tense, Aspect and Mood)マーカーを改善した部分文法、Expressionの副詞解析とマッチング機能を追加し、CORLEONEの標準で適切な辞書を構築することで達成される。
これらの拡張はiv のアンカー関係の理論(tem\"urc\"u, 2007)に基づいている。
その結果、基本的なイベント構造を抽出するだけでなく、その時間的、モーダル的、そして意志的/反復的な値に応じて、ニュースレポートに与えられる文章を分類できるシステムとなった。
トルコ語の自然災害、病気の発生、人為的災害のニュースに焦点が当てられているが、他の言語、ドメイン、ジャンルに適応することができる。
このイベント抽出・分類システムは、さらなる発展とともに、環境および人道上のリスクを防止するための自動ブラウジングシステムの基礎を提供することができる。
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