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题名融合多跳关系标签与依存句法结构信息的事件检测模型
被引量：1
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作者
欧阳纯萍
邹康
刘永彬
万亚平
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机构
南华大学计算机学院
湖南省医疗大数据国际科技创新合作基地
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第1期43-47,53,共6页
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基金
湖南省哲学社会科学基金资助项目(16YBA323)
湖南省自然科学基金面上项目(2020JJ4525)
湖南省教育厅重点研究项目(19A439)。
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文摘
大部分基于依存句法分析的事件检测方法仅聚焦于依存句法结构上的单跳联系,忽视了词与词之间的多跳联系,造成事件触发词与部分相关实体间的语义缺失,从而影响了事件检测效率。因此,为了充分利用词语间的语义相关性提升事件触发词的识别能力,提出了融合多跳关系标签和依存句法结构信息的事件检测模型。构建了一种新型的依存句法多跳树以及多跳关系标签搜索算法,增强了核心词汇的事件表征能力,并结合图注意力网络聚合了词的多阶表示,提升了事件检测性能。在ACE2005数据集上的实验结果显示,提出的增加了多跳关系标签信息的事件检测方法比基准模型性能提升了近2%。
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关键词
事件检测
依存句法
多跳关系标签
句法结构
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Keywords
event detection
dependency syntax
multi-hop relation label
syntactic structure
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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