1、自然語言處理是語言學和人工智能間的跨學科研究領域，其目的是研究和開發(fā)應用程序，使得計算機具有理解或生成文本、語音等類似人類思維活動的能力。近年來，人們對于基于本體技術的文本事件語義建模方法的興趣日益濃厚，越來越多的企業(yè)和學術組織已采用萬維網聯(lián)盟(W3C)的資源描述框架(RDF)作為描述文本語義知識庫的標準方法。將文本進行語義結構化描述，有助于推斷、推理等文本的語義理解任務，同時也能提高問題回答、信息提取、機器翻譯和其他自然語言處理應用程

2、序的性能。
　　 本文以故事驅動的連環(huán)畫自動生成系統(tǒng)為研究背景，利用事件本體模型具有較強的語義表達和推理的特點，提出了基于自然語言處理技術的故事事件語義建模方法。該方法的目標是從自然文本中得到語義模型，從而實現(xiàn)機器的互操作、語義查詢和推理等自動處理能力。最后本文將故事事件語義建模方法應用到基于故事驅動的連環(huán)畫自動生成的原型系統(tǒng)中。主要工作如下:
　　 首先，分析和總結國內外信息抽取的研究背景和現(xiàn)狀，特別是信息抽取技術在語

3、義詞匯資源獲取方面的應用;接著介紹了媒體數據語義結構化描述的研究背景及意義，并回顧了基于事件本體的多媒體數據標注的研究現(xiàn)狀。
　　 然后，提出了故事事件語義建模方法。該方法主要包括以下步驟:面向故事可視化的普適性語料預處理方法;基于開放式信息抽取的故事淺層語義框架元素抽取方法;面向故事可視化的事件類型分類體系和基于觸發(fā)詞表與相似度結合的事件類型識別方法;事件框架元素半自動映射為多媒體數據事件標注模型實例的規(guī)則和方法。