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篇章级文本的事件图谱构建与事件抽取方法
1
作者
张源奔
赵一斐
+3 位作者
赵志浩
韩众和
张利利
谢辉平
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第1期146-152,共7页
针对篇章级事件抽取任务主要存在的以下3个挑战:模型复杂、事件论元分散以及多事件抽取,提出一种基于异质交互图和有序树的篇章级事件抽取方法DTHIGN。支持以解耦实体抽取部分的方式精简模型的参数;构建面向触发词的篇章级异质交互图,...
针对篇章级事件抽取任务主要存在的以下3个挑战:模型复杂、事件论元分散以及多事件抽取,提出一种基于异质交互图和有序树的篇章级事件抽取方法DTHIGN。支持以解耦实体抽取部分的方式精简模型的参数;构建面向触发词的篇章级异质交互图,更全面地对语义进行建模;支持使用基于统一事件模板的树形事件论元抽取方式获得事件论元结果。实验结果表明,该方法能够获得较好的效果并显著降低模型的训练难度。
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关键词
深度学习
自然语言处理
事件图谱
事件抽取
事件论元抽取
异质图
图卷积网络
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职称材料
题名
篇章级文本的事件图谱构建与事件抽取方法
1
作者
张源奔
赵一斐
赵志浩
韩众和
张利利
谢辉平
机构
中国科学院
空
天
信息
创新
研究院
中国科学院
网络
信息
体系技术重点实验室
中国科学院齐鲁空天信息研究院
北京化工大学
信息
科学
与技术
学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第1期146-152,共7页
文摘
针对篇章级事件抽取任务主要存在的以下3个挑战:模型复杂、事件论元分散以及多事件抽取,提出一种基于异质交互图和有序树的篇章级事件抽取方法DTHIGN。支持以解耦实体抽取部分的方式精简模型的参数;构建面向触发词的篇章级异质交互图,更全面地对语义进行建模;支持使用基于统一事件模板的树形事件论元抽取方式获得事件论元结果。实验结果表明,该方法能够获得较好的效果并显著降低模型的训练难度。
关键词
深度学习
自然语言处理
事件图谱
事件抽取
事件论元抽取
异质图
图卷积网络
Keywords
deep learning
natural language processing
event graph
event extraction
event argument extraction
heteroge-neous graph
graph convolution network
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
篇章级文本的事件图谱构建与事件抽取方法
张源奔
赵一斐
赵志浩
韩众和
张利利
谢辉平
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
0
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参考文献
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