As a basic unit of knowledge representation and an important means for information organization, event has drawn growing number of people’s attention, the research of event identification and extraction in natural la...As a basic unit of knowledge representation and an important means for information organization, event has drawn growing number of people’s attention, the research of event identification and extraction in natural language processing field is an important research topic in information extraction area, the recognition and extraction of event trigger word plays a decisive role in event identification and extraction. In this paper, the authors make experiment in Chinese Event Corpus CEC, and present a method of extracting event trigger word automatically that combines extended trigger word table and machine learning. The experiment result shows that the F-score of extracting event trigger word. can reach 71.2% by using this method.展开更多
针对如何解决中文司法事件检测中触发词与上下文关系不足以判定事件实例、案件触发词表述相似以及同一个案件中多个触发词识别和分类模糊的问题,本研究提出一种基于多头指针的司法事件检测方法。首先,该方法将上下文信息和罪名特征融合...针对如何解决中文司法事件检测中触发词与上下文关系不足以判定事件实例、案件触发词表述相似以及同一个案件中多个触发词识别和分类模糊的问题,本研究提出一种基于多头指针的司法事件检测方法。首先,该方法将上下文信息和罪名特征融合作为输入,使用双向长短期记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)网络捕获数据依赖关系,深入提取特征;然后,使用多头指针网络对字符间的依赖关系进行建模,有效捕捉句子中的触发词;最后,利用指针标注技术抽取触发词,实现司法事件的有效检测。在公开司法数据集LEVEN上实验验证该方法的有效性,其中微平均和宏平均的F1指标达到了87.53%和78.05%,优于现有模型。该方法不仅显著提高了事件触发词的识别精度,而且也增强了对复杂司法文本中事件上下文关系的把握能力。展开更多
事件抽取旨在从非结构化文本中检测事件类型并抽取事件要素。现有方法在处理文档级文本时仍存在局限性。这是因为文档级文本可能由多个事件组成,并且构成某一事件的事件要素通常分散在不同句子中。为应对上述挑战,提出了一种文档级事件...事件抽取旨在从非结构化文本中检测事件类型并抽取事件要素。现有方法在处理文档级文本时仍存在局限性。这是因为文档级文本可能由多个事件组成,并且构成某一事件的事件要素通常分散在不同句子中。为应对上述挑战,提出了一种文档级事件抽取反向推理模型(reverse inference model for document-level event extraction,RIDEE)。基于无触发词的设计,将文档级事件抽取转化为候选事件要素抽取和事件触发推理两个子任务,并行式抽取事件要素并检测事件类型。此外,设计了一种用于存储历史事件的事件依赖池,使得模型在处理多事件文本时可以充分利用事件之间的依赖关系。公开数据集上的实验结果表明,与现有事件抽取模型相比,RIDEE在进行文档级事件抽取时具有更优的性能。展开更多
文摘As a basic unit of knowledge representation and an important means for information organization, event has drawn growing number of people’s attention, the research of event identification and extraction in natural language processing field is an important research topic in information extraction area, the recognition and extraction of event trigger word plays a decisive role in event identification and extraction. In this paper, the authors make experiment in Chinese Event Corpus CEC, and present a method of extracting event trigger word automatically that combines extended trigger word table and machine learning. The experiment result shows that the F-score of extracting event trigger word. can reach 71.2% by using this method.
文摘针对如何解决中文司法事件检测中触发词与上下文关系不足以判定事件实例、案件触发词表述相似以及同一个案件中多个触发词识别和分类模糊的问题,本研究提出一种基于多头指针的司法事件检测方法。首先,该方法将上下文信息和罪名特征融合作为输入,使用双向长短期记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)网络捕获数据依赖关系,深入提取特征;然后,使用多头指针网络对字符间的依赖关系进行建模,有效捕捉句子中的触发词;最后,利用指针标注技术抽取触发词,实现司法事件的有效检测。在公开司法数据集LEVEN上实验验证该方法的有效性,其中微平均和宏平均的F1指标达到了87.53%和78.05%,优于现有模型。该方法不仅显著提高了事件触发词的识别精度,而且也增强了对复杂司法文本中事件上下文关系的把握能力。
文摘事件抽取旨在从非结构化文本中检测事件类型并抽取事件要素。现有方法在处理文档级文本时仍存在局限性。这是因为文档级文本可能由多个事件组成,并且构成某一事件的事件要素通常分散在不同句子中。为应对上述挑战,提出了一种文档级事件抽取反向推理模型(reverse inference model for document-level event extraction,RIDEE)。基于无触发词的设计,将文档级事件抽取转化为候选事件要素抽取和事件触发推理两个子任务,并行式抽取事件要素并检测事件类型。此外,设计了一种用于存储历史事件的事件依赖池,使得模型在处理多事件文本时可以充分利用事件之间的依赖关系。公开数据集上的实验结果表明,与现有事件抽取模型相比,RIDEE在进行文档级事件抽取时具有更优的性能。
