[Causal] Toward a Better Understanding of Causality between Verbal Events: Extraction and Analysis of the Causal Power of Verb-Verb Associations

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.377.5365&rep=rep1&type=pdf

用because來(lái)抽取可能的因果對(duì)爹耗,這里的因果對(duì)兩端都是動(dòng)詞


有k*(r-k)個(gè)可能的因果對(duì),找出其中可能性最大的
v_i表示原因谜喊,v_j表示結(jié)果
PS_I 是懲罰項(xiàng)
C(.) 表示count
pos表示動(dòng)詞距離提示詞because的距離

to pick the most dependent pair

用的corpus:
English Gigaword corpus
用pattern becausebut分別生成正負(fù)樣本

頻率高于50的10, 455個(gè)動(dòng)詞對(duì)

Explicit Causal Association (ECA)

CD determines the causal dependency of the verb pair in unsupervised fashion
CI finds the tendency of instance I of (vi , vj ) to belong to the cause class as compared to the non-cause class using training corpus of event pairs
CD項(xiàng)是先驗(yàn)潭兽,可以降低false positive. 因?yàn)閏ausal是correlation的一種
fk是關(guān)于詞對(duì)的特征,一共有五類特征

Implicit Causal Association (ICA)

a novel metric ICA to avoid the problem of training data sparsity

ERM determines the likelihood of roles of the events in the cause relation

CD表示斗遏,兩個(gè)單詞之間是不是又correlation
C_I是說(shuō)山卦,這個(gè)pair是不是更可能具有causal 關(guān)系而不是non-causal關(guān)系
ERM是說(shuō),v_i是不是更可能是cause而v_j是不是更可能是effect

the high value of ERM of an event pair can have one of the fol- lowing two interpretations: (A) it is a non-causal event pair, or (B) it is a causal event pair but this pair and the pairs which are semantically closer to it hardly appear in explicit causal contexts.

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