10.3979/j.issn.1673-825X.2020.05.022
基于序列标注的事件联合抽取方法
事件抽取是自然语言处理领域的重要研究方向.传统的事件类型抽取系统采用分类方式,无法解决跨句子的事件角色和事件类型匹配问题.为了解决该问题,提出一种基于序列标注的事件联合抽取模型,结合卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)与长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)提取全局特征和局部特征;并在浅层LSTM层共享参数实现联合抽取,以序列标注方式抽取事件论元并匹配事件类型.实验结果表明,模型能有效提取司法领域的文档事件信息.
事件抽取、联合抽取、序列标注、司法领域、争议焦点
32
TP183(自动化基础理论)
国家重点研发计划;国家自然科学基金
2020-10-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
884-890