事件关系检测是一项面向文本信息进行事件关系判定的自然语言处理技术。事件关系检测的核心任务是以事件为基本语义单元,通过分析事件之间的语义关联特征,实现事件逻辑关系的识别与判定,包括关系识别(即识别有无逻辑关系)和关系判定(即判定逻辑关系类型,如“因果”关系)。目前,专门面向事件的逻辑关系分析与处理,尚未形成一套完整的任务定义。针对这一问题,本文借助篇章分析、事件抽取和场景理解等相关领域中的研究方法与数据资源,尝试建立一套事件关系检测的任务和研究定义。同时,针对事件关系检测与篇章关系检测的差异,分别提出了基于触发词和实体推理的事件关系识别方法和基于跨场景的事件关系检测方法。针对事件关系检测这一新的研究领域,本文对相关任务展开了探索性的研究,论文的主要内容归纳如下:首先,本文针对篇章关系检测与事件关系检测进行了对比和分析。事件关系检测作为面向事件逻辑关系的分析与处理的研究,尚未形成一套较为完整的研究定义。针对这一问题,本文借助篇章分析、事件抽取和场景理解等相关领域中的研究方法与数据资源,尝试建立一套事件关系检测的任务定义,包括研究内容、关系定义划分、语料采集与标注、评价方法等。同时,着重分析和对比了事件关系检测与篇章关系检测的差异,并给出了事件关系检测任务的难点与挑战。其次,本文提出一种基于触发词和实体推理的事件关系识别方法。事件触发词(Event Trigger)和事件实体(Event Entity)是事件的重要组成部分,能够为事件关系检测提供重要的推理线索。本章通过分析同一话题下事件的触发词及实体的分布特点,针对同一话题下的事件关系识别任务,提出一种基于触发词和实体推理的事件关系识别方法。该方法将事件间的关系转化为事件触发词之间以及事件实体之间的关系,从而丰富了事件关系推理线索,实验结果显示该方法的性能有较大的提高。最后,本文提出一种基于跨场景的事件关系检测方法。事件场景由能够用于描述该场景的一系列组成元素构成。本章针对事件关系检测任务,提出一种基于跨场景的事件关系检测方法。该方法的核心思想认为:相同或相似的事件场景,通过挖掘其特征,有助于事件关系类型的推理。因此,本文首先为事件构建事件场景以及事件场景间的关系类型,从而利用事件场景的关系类型对事件关系类型进行推理。