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空间元素抽取及其 关系识别 施林锋
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进展小结 所有数据准备完毕 空间元素 空间关系 SpaceEval2015 评测细节 分类别实验
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SpaceEval2015 评测细节 以Document为单位
元素单元 <start offset, end offset, phrase, tag> Ex. <529, 543, “village Stegen”, PLACE> 预测列表即程序预测的元素单元列表 答案列表即标准答案的元素单元列表 对于具体的某个类型，例如PLACE 列表中，tag为PLACE的表示正类，其余的视为负类 比较预测列表和答案列表中正类和负类正确的个数 最后的结果统计的是预测正类的F1和预测负类的F1的平均 值 预测类型 PATH, PLACE, MOTION, NONMOTION_EVENT, SPATIAL_ENTITY
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正常的评测方式
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分类别处理 单独训练
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分类别处理 SPATIAL_ENTITY MOTION & PATH 单独训练效果更好
<262, 339, 358> vs <266, 322, 358> MOTION & PATH 猜想Path和Motion一般存在一定的关联 结果表明没显著影响
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后续安排 分析统计信息 各个tag所形成的词表，…… 模型 更复杂的、参数调整 后处理 添加规则 关系识别 数据整理、方法调研
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