СТАТИСТИЧЕСКИЕ И МАШИННЫЕ МЕТОДЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО ИЗВЛЕЧЕНИЯ ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННЫХ СВЯЗЕЙ ИЗ ТЕКСТА (ОБЗОР)

Аннотация

Для решения задачи автоматического извлечения причинно-следственных связей (ПСС) до 2000-х годов использовалась концепция нестатистических методов. Данные ме- тоды использовали построенные вручную лингвистические шаблоны. Очевидно, что ПСС, которые не подходили в построенные шаблоны, могли быть не определены. Нестатисти- ческие методы требовали постоянного ручного контроля со стороны экспертов, вплоть до оценки. Практически все методы были направлены на извлечение явных ПСС. В некоторых методах были использованы попытки отвязать систему извлечения от кон- кретной предметной области. Для исключения вышеупомянутых недостатков, разраба- тываемые в дальнейшем методы начали смещаться в сторону обработки статистиче- ских данных и машинного обучения. Был проанализирован целый ряд ценных работ, связан- ных с новой парадигмой извлечения ПСС. Целью исследования было оценить новые методы с возможностью выявить их преимущества и недостатки. Большим преимуществом ма- шинных и статистических методов является независимость от предметной области с сохранением точности извлечения. Такие методы хуже по точности, однако не привязаны к конкретной проблемной области. Сами методы в отличие от нестатистических, кото- рые использовали лингвистическое и синтаксическое сравнение с шаблонами вручную, со- средоточены на поиске этих самых шаблонов. Несмотря на то, что машинные и стати- стические методы в своем большинстве являются независимыми от предметной области и для обучения используют большие корпуса текста они предназначены преимущественно для английского языка. Так же отсутствует стандартизированный набор данных, кото- рый позволил бы сравнить методы между собой. Все работы, посвященные методам, про- игнорировали извлечение неявных ПСС.