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      電子發燒友網>電子資料下載>電子資料>基于篇章信息和Bi-GRU的事件抽取綜述

      基于篇章信息和Bi-GRU的事件抽取綜述

      2021-04-23 | pdf | 1.80 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      事件抽取是信息抽取中一個重要的研究方向，其中事件檢測是事件抽取的關鍵。目前，中文神經網絡事件檢測方法均是基于句子的方法，這種方法獲得的局部上下文的信息不足以解決事件觸發詞的歧義性。針對這個問題，文中探索了篇章信息的作用。首先，以雙向門控循環單元網絡（ Bidirectional Gated Recurrent Units， Bi-gru）模型為基線，定義3個窗口來學習句子特征;然后，將句子表示進行拼接，利用雙向門控循環單元網絡學習句子的上下文特征;最后，將句子表示和上下文表示進行融合，以豐富句子的語義信息，并減少候選觸發詞語乂模糊現象，通過 Softmax喦數進行事件觸發詞的分類。在ACEΣ005數據集上的實驗結果表明，句子的上下文特征能夠有效提升中文事件檢測方法的性能，該中文事件檢測方法的FⅠ值比當前最好的模型高1.5%。

      基于篇章信息和Bi-GRU的事件抽取綜述

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