资料介绍
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%。
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