面向新冠新闻的三阶段篇章级事件抽取方法

摘要：

事件抽取是信息抽取领域的一个研究热点.在新冠肺炎疫情常态化下,利用事件抽取技术可以筛选出有价值的信息.然而事件抽取领域缺乏精标注的新冠新闻训练数据集,且因部分事件的复杂性,论元不只存在于一句话中,需要多个句子才能完整描述一个事件.因此,首先构建新冠肺炎新闻数据集,接着提出一种三阶段的管道方法实现从篇章中抽取新冠肺炎事件.该方法对数据集进行事件类型分类;进行事件句的抽取;实现篇章级论元抽取.实验结果表明提出的方法能够减少事件分类时间,抽取两个事件句的条件下,对数据通报类论元识别效果最好,准确率、召回率和F1值达到75.0％、73.0％,和74.0％,证明方法能有效抽取新冠肺炎相关篇章级事件.

关键词：新冠肺炎、信息抽取、事件句抽取、篇章级事件抽取

所属期刊栏目：59

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：山西省应用基础研究计划项目;国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-02-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：150-157