基于ALBERT预训练模型的事件抽取技术研究

杜洁; 骆力明; 孙众

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基于ALBERT预训练模型的事件抽取技术研究

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信息抽取技术用于从非结构化文本数据中提取关注度较高的信息。事件抽取技术是信息抽取研究领域中具有挑战的研究方向。事件抽取的目的是从非结构化文本数据中抽取描述事件的关键元素,并以结构化的方式呈现。事件抽取被看作序列标注任务,首先采用ALBERT预训练模型学习特征,其次引入条件随机场CRF模型提高序列标注性能,最后完成事件类型以及事件要素的识别分类。在ACE2005标准语料库上的实验结果表明,与现有模型相比,ALBERT-CRF模型在触发词识别和分类任务上的召回率和F值均有所提高。

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来源
《计算机工程与科学》 |2023年第4期|711-717|共7页
作者
杜洁; 骆力明; 孙众;
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作者单位

首都师范大学信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
事件抽取; 序列标注; ALBERT模型; 条件随机场模型;

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