一种融合语境的脚本事件图构建算法

本项发明针对传统的事件表征体系结构存在的问题提出了一种创新的事件体系表征结构，即融合语境的脚本事件图，并给出了其构建算法。提出了一种融合语境的脚本事件图(CI‑SEG)结构及其构建算法，针对传统事件表示方法在核心事件识别、多维度关系建模等方面的不足，提出了一种基于认知语言学脚本理论的扩展框架。通过定义包含事件中心词、时间、空间、语义及参与者的六元组事件结构，有效解决了非谓语时间的遗漏问题。在此基础上，提出同时建模时序、空间和语义逻辑三类事件关系的框架，设计基于规则与深度学习的关系识别策略。为降低推理复杂度，采用增量聚类算法对事件进行聚类分析生成复合脚本节点，并通过直连边与聚合边构建脚本事件图，增强事件间关联的多样性表达。这一发明在自然语言处理与事件相关的下游任务中具有创新性，能够有效提升下游任务算法的准确率。