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基于门控多层次注意机制的事件主体抽取
被引量：
5
1
作者
冀相冰
朱艳辉
+2 位作者
詹飞
梁文桐
张旭
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第9期173-179,187,共8页
传统事件主体抽取方法着重依赖句子级信息进行抽取,不能完全解决事件的模糊性问题。提出一种基于门控多层次注意机制的ELMo-BiGRU深度学习模型对事件主体抽取进行研究。使用ELMo预训练模型生成上下文相关的动态词向量,在一定程度上缓解...
传统事件主体抽取方法着重依赖句子级信息进行抽取,不能完全解决事件的模糊性问题。提出一种基于门控多层次注意机制的ELMo-BiGRU深度学习模型对事件主体抽取进行研究。使用ELMo预训练模型生成上下文相关的动态词向量,在一定程度上缓解一词多义的问题;为了处理句子中存在事件模糊性的问题,采用门控多层次注意力机制动态融合每个词的句子级信息和文档级信息。实验结果表明,该方法的抽取效果明显优于传统抽取方法,可以有效解决事件主体抽取的问题。
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关键词
事件主体抽取
ELMo
门控多层次注意机制
BiGRU
深度学习
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题名
基于门控多层次注意机制的事件主体抽取
被引量：
5
1
作者
冀相冰
朱艳辉
詹飞
梁文桐
张旭
机构
湖南工业大学计算机学院
智能信息感知及处理技术湖南省重点实验室
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第9期173-179,187,共8页
基金
科技创新2030--“新一代人工智能”重大项目(2018AAA0100400)
湖南省教育厅重点项目(19A133)
湖南省自然科学基金项目(2020JJ6089)。
文摘
传统事件主体抽取方法着重依赖句子级信息进行抽取,不能完全解决事件的模糊性问题。提出一种基于门控多层次注意机制的ELMo-BiGRU深度学习模型对事件主体抽取进行研究。使用ELMo预训练模型生成上下文相关的动态词向量,在一定程度上缓解一词多义的问题;为了处理句子中存在事件模糊性的问题,采用门控多层次注意力机制动态融合每个词的句子级信息和文档级信息。实验结果表明,该方法的抽取效果明显优于传统抽取方法,可以有效解决事件主体抽取的问题。
关键词
事件主体抽取
ELMo
门控多层次注意机制
BiGRU
深度学习
Keywords
Event subject extraction
ELMo
Gated multi-level attention mechanisms
BiGRU
Deep learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于门控多层次注意机制的事件主体抽取
冀相冰
朱艳辉
詹飞
梁文桐
张旭
《计算机应用与软件》
北大核心
2021
5
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