基于图卷积网络融合依存信息的事件检测方法

张紫月; 王羽; 徐建

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基于图卷积网络融合依存信息的事件检测方法

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句子级别细粒度的事件检测任务旨在对触发词进行识别与分类。针对现有事件检测方法中存在的过度平滑及缺乏依存类型信息的问题,提出了一种基于图卷积网络融合依存信息的事件检测方法。该模型首先使用双向长短期记忆网络对句子进行编码,同时根据依存分析构建多阶句法图和依存句法图;然后利用图卷积网络融合句子的依存信息,从而有效地利用多跳信息和依存标签信息。在自动文本抽取数据集上进行实验,在触发词识别和分类这两个子任务中分别取得了81.7%和78.6%的F 1值。结果显示,提出的方法能更加有效地捕获句子中的事件信息,提升了事件检测的效果。

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来源
《计算机应用研究》 |2023年第10期|2967-2971|共6页
作者
张紫月; 王羽; 徐建;
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作者单位

南京理工大学计算机科学与工程学院;

国防科技大学信息系统工程重点实验室;

中国电子科技集团公司第二十八研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;
关键词
依存信息; 图卷积网络; 事件检测; 多阶句法图; 依存句法图;

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