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基于篇章信息和Bi-GRU的事件抽取综述

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.80 MB | 2021-04-23

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事件抽取是信息抽取中一个重要的研究方向，其中事件检测是事件抽取的关键。目前，中文神经网络事件检测方法均是基于句子的方法，这种方法获得的局部上下文的信息不足以解决事件触发词的歧义性。针对这个问题，文中探索了篇章信息的作用。首先，以双向门控循环单元网络（ Bidirectional Gated Recurrent Units， Bi-gru）模型为基线，定义3个窗口来学习句子特征;然后，将句子表示进行拼接，利用双向门控循环单元网络学习句子的上下文特征;最后，将句子表示和上下文表示进行融合，以丰富句子的语义信息，并减少候选触发词语乂模糊现象，通过 Softmax喦数进行事件触发词的分类。在ACEΣ005数据集上的实验结果表明，句子的上下文特征能够有效提升中文事件检测方法的性能，该中文事件检测方法的FⅠ值比当前最好的模型高1.5%。

基于篇章信息和Bi-GRU的事件抽取综述

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