期刊专题

10.11896/jsjkx.200800038

基于分层次多粒度语义融合的中文事件检测

引用
事件检测是信息抽取领域中一个重要的研究方向,其主要研究如何从非结构化自然语言文本中提取出事件的触发词,并识别出事件的类型.现有的基于神经网络的方法通常将事件检测看作单词的分类问题,但是这会引起中文事件检测触发词与文本中词语不匹配的问题.此外,由于中文词语的一词多义性,在不同的语境下,相同的词语可能会存在歧义性问题.针对中文事件检测中的这两个问题,提出了一个分层次多粒度语义融合的中文事件检测模型.首先,该模型利用基于字符序列标注的方法解决了触发词不匹配的问题,同时设计了字符-词语融合门机制,以获取多种分词结果中词语的语义信息;然后,通过设计字符-句子融合门机制,考虑整个句子的语义信息,学习序列的字-词-句混合表示,消除词语的歧义性;最后,为了平衡"O"标签与其他标签之间的数量差异,采用了带有偏差的损失函数对模型进行训练.在广泛使用的ACE2005数据集上进行了大量实验,实验结果表明,所提模型在精确率(Precision,P)、召回率(Recall,R)和F1值这3个指标上比现有的中文事件检测模型至少高出3.9%,1.4%和2.9%,证明了所提方法的有效性.

信息抽取、中文事件检测、多粒度语义融合、预训练语言模型、卷积神经网络、双向长短期记忆模型

48

TP182(自动化基础理论)

国家重点基础研究发展计划(973计划)2019YFB1704402

2021-06-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共7页

202-208

暂无封面信息
查看本期封面目录

计算机科学

1002-137X

50-1075/TP

48

2021,48(5)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn