Detta dokument utvecklar ett minimalt övervakat tillvägagångssätt, baserat på fokuserade fördelningslika metoder och diskurser Samband, för att identifiera orsakssamband mellan händelser i sitt sammanhang. Även om det har visats att fördelningslikviditet kan bidra till att identifiera orsakssamband, observerar vi att diskurs Samband och det specifika diskursförhållande som de framkallar i sitt sammanhang ger ytterligare information för att fastställa orsakssamband mellan händelser. Vi visar att kombinationen av diskursen relation förutsägelser och fördelning likhet metoder i en global inference förfarande ger ytterligare förbättringar för att bestämma händelse kausalitet.
I REF föreslås en metod som använder fördelningssannolikhet och diskurser Samband för att upptäcka händelseorsaker.
Minimally Supervised Event Causality Identification
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}