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基于事件关系图的句子级媒体偏见分析
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种用于在句内事件之间进行时间关系分类的序列模型。该方法在TimeBank语料库上的评估表明，顺序建模能够准确地识别事件之间的时间关系，并且胜过了以前基于特征的模型。
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关键要点
- 提出了一种用于句内事件时间关系分类的序列模型。
- 方法提取上下文词序列，与事件提及之间的依赖路径对齐。
- 使用词性标记序列和依赖关系序列作为双向循环神经网络的输入。
- 神经网络学习句法和语义上下文表征，以预测时间关系。
- 在TimeBank语料库上的评估表明，该方法准确识别事件时间关系。
- 该方法优于以前基于特征的模型。
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