資料介紹
事件抽取是信息抽取中一個(gè)重要的研究方向,其中事件檢測(cè)是事件抽取的關(guān)鍵。目前,中文神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)事件檢測(cè)方法均是基于句子的方法,這種方法獲得的局部上下文的信息不足以解決事件觸發(fā)詞的歧義性。針對(duì)這個(gè)問題,文中探索了篇章信息的作用。首先,以雙向門控循環(huán)單元網(wǎng)絡(luò)( Bidirectional Gated Recurrent Units, Bi-gru)模型為基線,定義3個(gè)窗口來學(xué)習(xí)句子特征;然后,將句子表示進(jìn)行拼接,利用雙向門控循環(huán)單元網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)句子的上下文特征;最后,將句子表示和上下文表示進(jìn)行融合,以豐富句子的語義信息,并減少候選觸發(fā)詞語乂模糊現(xiàn)象,通過 Softmax喦數(shù)進(jìn)行事件觸發(fā)詞的分類。在ACEΣ005數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,句子的上下文特征能夠有效提升中文事件檢測(cè)方法的性能,該中文事件檢測(cè)方法的FⅠ值比當(dāng)前最好的模型高1.5%。

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