基于字词联合表示的中文事件检测方法

摘要：

事件检测作为事件抽取的一个子任务,是当前信息抽取的研究热点之一.它在构建知识图谱、问答系统的意图识别和阅读理解等应用中有着重要的作用.与英文字母不同,中文中的字在很多场合作为单字词具有特定的语义信息,且中文词语内部也存在特定的结构形式.根据中文的这一特点,文中提出了一种基于字词联合表示的图卷积模型JRCW-GCN(Joint Repre-sentation of Characters and Words by Graph Convolution Neural Network),用于中文事件检测.JRCW-GCN首先通过最新的BERT预训练语言模型以及Transformer模型分别编码字和词的语义信息,然后利用词和字之间的关系构建对应的边,最后使用图卷积模型同时融合字词级别的语义信息进行事件句中触发词的检测.在ACE2005中文语料库上的实验结果表明,JRCW-GCN的性能明显优于目前性能最好的基准模型.

关键词：中文事件检测、联合表示、图卷积

所属期刊栏目：48

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目;江苏省高等学校自然科学研究面上项目

在线出版日期：2021-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：249-253