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基于双流注意力机制的阅读理解式事件抽取模型
被引量：
7
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作者
安娜
白雄文
+1 位作者
王红艳
张萌
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第6期1686-1693,共8页
为解决事件论元识别任务中特征提取不充分、角色重叠及角色论元嵌套等问题,提出一种改进的模型。将机器阅读理解思想融入事件抽取模型,设计问题模板,以BERT预训练模型构建动态词向量表征,融合双流注意力机制提取的特征向量,基于多层指...
为解决事件论元识别任务中特征提取不充分、角色重叠及角色论元嵌套等问题,提出一种改进的模型。将机器阅读理解思想融入事件抽取模型,设计问题模板,以BERT预训练模型构建动态词向量表征,融合双流注意力机制提取的特征向量,基于多层指针网络完成事件论元识别,与事件类型检测结果合并作为事件抽取模型的输出。在数据集DuEE上的实验结果表明,该模型获得了较高的准确率、召回率和F1值,验证了改进模型的可行性。
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关键词
事件抽取
双流注意力机制
阅读理解
多层指针网络
预训练模型
论元识别
多特征融合
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题名
基于双流注意力机制的阅读理解式事件抽取模型
被引量：
7
1
作者
安娜
白雄文
王红艳
张萌
机构
中国航天科工集团第二研究院七〇六所
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第6期1686-1693,共8页
文摘
为解决事件论元识别任务中特征提取不充分、角色重叠及角色论元嵌套等问题,提出一种改进的模型。将机器阅读理解思想融入事件抽取模型,设计问题模板,以BERT预训练模型构建动态词向量表征,融合双流注意力机制提取的特征向量,基于多层指针网络完成事件论元识别,与事件类型检测结果合并作为事件抽取模型的输出。在数据集DuEE上的实验结果表明,该模型获得了较高的准确率、召回率和F1值,验证了改进模型的可行性。
关键词
事件抽取
双流注意力机制
阅读理解
多层指针网络
预训练模型
论元识别
多特征融合
Keywords
event extraction
two-stream self-attention mechanism
reading comprehension
multi-layer pointer network
pre-training model
argument recognition
multi feature fusion
分类号
TP391.1 [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
基于双流注意力机制的阅读理解式事件抽取模型
安娜
白雄文
王红艳
张萌
《计算机工程与设计》
北大核心
2022
7
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