I detta arbete presenterar vi en notram för att fånga kausalitet mellan händelser, inspirerad av TimeML, och en språkresurs som täcker både temporal och kausal relation. Denna datamängd används sedan för att bygga ett automatiskt extraktionssystem för kausala signaler och orsakssamband mellan givna händelsepar. Utvärderingen och analysen av systemets prestanda ger en inblick i det uttryckliga orsakssambandet i texten och sambandet mellan tidsmässiga och kausala samband.
Nyligen lade Ref fram riktlinjer för kommentarer och ett uttryckligt orsakssamband mellan händelser i Timebank.
An Analysis of Causality between Events and its Relation to Temporal Information
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}