基于双重注意力的无触发词中文事件检测
事件抽取是自然语言处理的重要任务,而事件检测是事件抽取的关键步骤之一,其目标是检测事件的发生并对其进行分类.目前基于触发器识别的中文事件检测方法存在一词多义、词与触发词不匹配的问题,影响了事件检测模型的精度.针对此问题,提出基于双重注意力的无触发词事件检测模型(Event Detection Without Triggers based on Dual Attention,EDWT-DA),该模型可跳过触发词识别过程,实现在无触发词标记情况下直接判断事件类型.EDWTDA利用ALBERT改善词嵌入向量的语义表示能力,缓解一词多义问题,提高模型预测能力;采用局部注意力融合事件类型捕捉句中关键语义信息并模拟隐藏的事件触发词,解决词与触发词不匹配的问题;借助全局注意力挖掘文档中的语境信息,解决一词多义问题;最后将事件检测转化成二分类任务,解决多标签问题.同时,采用Focal loss损失函数解决转化成二分类后产生的样本不均衡问题.在ACE2005中文语料库上的实验结果表明,所提模型相比最佳基线模型JMCEE在精确率、召回率和F1-score评价指标上分别提高了3.40％,3.90％,3.67％.
双重注意力、无触发词、中文事件检测、ACE2005、二分类
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TP391(计算技术、计算机技术)
江苏省重点研发计划;中国华能集团关键技术;中国华能集团关键技术
2023-02-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
276-284
