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基于依存感知建模的事件论元抽取方法研究
文献摘要：
事件论元抽取任务的目标是识别事件中的论元和论元角色.中文由于其独特的表达习惯,存在句法结构较为松散的问题,导致事件的隐层语义关系不易被捕捉,而这些隐层语义关系对事件论元抽取有关键作用.文章提出一种基于依存感知建模的事件论元抽取方法.首先,通过依存感知建模捕获依存感知特征;然后,构建上下文语义增强向量经过序列编码后得到上下文语义增强特征;最后,采用多头注意力机制融合特征,并通过softmax函数进行分类.在CEC2.0中文语料库上的实验结果表明,该方法较好地提高了事件论元抽取性能.
文献关键词：
事件论元抽取;依存感知建模;上下文语义增强;多头注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
陈新元;廖涛
作者机构：
安徽理工大学计算机科学与工程学院,安徽 淮南 232001
文献出处：
引用格式：
[1]陈新元;廖涛-.基于依存感知建模的事件论元抽取方法研究)[J].无线互联科技,2022(13):153-155
A类：
依存感知建模,上下文语义增强,CEC2
B类：
事件论元抽取,表达习惯,存在句,句法结构,致事,语义关系,被捕,感知特征,列编,多头注意力机制,注意力机制融合,融合特征,softmax,语料库,了事
AB值：
0.175646
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