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基于阅读理解框架的中文事件论元抽取
文献摘要：
传统的事件论元抽取方法把任务当作句子中实体提及的多分类或序列标注任务,论元角色的类别在这些方法中只能作为向量表示,而忽略了论元角色的先验信息.实际上,论元角色的语义和论元本身有很大关系.对此,该文提议将其当作机器阅读理解任务,把论元角色转换为自然语言描述的问题,通过在上下文中回答这些问题来抽取论元.该方法更好地利用了论元角色类别的先验信息,在 ACE2005 中文语料上的实验证明了该方法的有效性.
文献关键词：
事件论元抽取;阅读理解;先验信息;BERT
中图分类号：
作者姓名：
陈敏;吴凡;李培峰;王中卿;朱巧明
作者机构：
苏州大学 计算机科学与技术学院,江苏 苏州 215006
文献出处：
引用格式：
[1]陈敏;吴凡;李培峰;王中卿;朱巧明-.基于阅读理解框架的中文事件论元抽取)[J].中文信息学报,2022(10):107-115
A类：
B类：
文事,事件论元抽取,务当,句子,多分类,序列标注,向量表示,先验信息,元本,提议,机器阅读理解,解任,角色转换,自然语言,上下文,ACE2005,语料,BERT
AB值：
0.30527
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