基于Bi-LSTM 的古籍事件句触发词分类方法研究

马晓雯，何 琳，刘建斌，李章超，高 丹

（南京农业大学信息管理学院，南京 210095）

1 引言

随着典籍数字化技术的发展和处理工具的成熟，可利用的典籍数字化资源的飞速增长，人文历史学科对于典籍研究的传统手段也迎来了创新和变革[1]，不再是仅仅是从外部特征和主题内容的角度对典籍文本进行阐释，而是转变为从细粒度知识的层面实现对典籍文本的深度挖掘。在新兴的数字人文领域，研究者结合人文计算的方法与计算机技术开展了对于典籍内容的细粒度分析和深层次挖掘。其中，触发词的识别与分类是一项重要的研究课题。触发词指的是能够揭示事件本质的特征词，通过对这类特征词的自动识别可以迅速的发现并抽取出典籍中有关事件描述的文本，在此基础上通过确定事件触发词的类别归属，就能够实现事件句文本的类别划分，最终达到对典籍文本内容的深度挖掘和全面展示。因此，触发动词的识别与分类方法研究，是典籍文本挖掘领域的一项基础性工作，能够帮助研究者从更全面的角度获取和掌握典籍内容，从而推动典籍数字化资源有效利用和价值实现。

在对当前关于古籍研究的文献进行整理之后发现，针对于古籍信息处理的研究已经取得了许多成果，在词汇层面上主要是关于古文分词、词性标注及命名实体识别的研究，而在句子层面上主要是关于自动断句及标点、句子对齐、句法分析及语义标注等的研究[2]。……