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基于BERT的多层标签指针网络事件抽取模型--2020语言与智能技术竞赛事件抽取任务系统报告
被引量：
13
1
作者
王炳乾
宿绍勋
梁天新
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2021年第7期81-88,共8页
事件抽取(event extraction,EE)是指从自然语言文本中抽取事件并识别事件类型和事件元素的技术,是智能风控、智能投研、舆情监测等人工智能应用的重要技术基础。该文提出一种端到端的多标签指针网络事件抽取方法,并将事件检测任务融入...
事件抽取(event extraction,EE)是指从自然语言文本中抽取事件并识别事件类型和事件元素的技术,是智能风控、智能投研、舆情监测等人工智能应用的重要技术基础。该文提出一种端到端的多标签指针网络事件抽取方法,并将事件检测任务融入到事件元素识别任务中,达到同时抽取事件元素及事件类型的目的。该方法避免了传统管道式方法存在的错误级联和任务割裂问题,同时也解决了事件抽取中存在的角色重叠和元素重叠问题。该文提出的事件抽取方法在2020语言与智能技术竞赛--事件抽取任务测试集上中取得85.9%的F1值。
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关键词
事件抽取
指针网络
BERT
角色
重叠
元素重叠
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题名
基于BERT的多层标签指针网络事件抽取模型--2020语言与智能技术竞赛事件抽取任务系统报告
被引量：
13
1
作者
王炳乾
宿绍勋
梁天新
机构
京东方科技集团股份有限公司
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2021年第7期81-88,共8页
文摘
事件抽取(event extraction,EE)是指从自然语言文本中抽取事件并识别事件类型和事件元素的技术,是智能风控、智能投研、舆情监测等人工智能应用的重要技术基础。该文提出一种端到端的多标签指针网络事件抽取方法,并将事件检测任务融入到事件元素识别任务中,达到同时抽取事件元素及事件类型的目的。该方法避免了传统管道式方法存在的错误级联和任务割裂问题,同时也解决了事件抽取中存在的角色重叠和元素重叠问题。该文提出的事件抽取方法在2020语言与智能技术竞赛--事件抽取任务测试集上中取得85.9%的F1值。
关键词
事件抽取
指针网络
BERT
角色
重叠
元素重叠
Keywords
event extraction
pointer net
BERT
roles overlap
argument overlap
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BERT的多层标签指针网络事件抽取模型--2020语言与智能技术竞赛事件抽取任务系统报告
王炳乾
宿绍勋
梁天新
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2021
13
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