基于深度学习的事件抽取研究综述

事件抽取是从非结构化的自然语言文本中自动抽取用户感兴趣的事件信息,并以结构化的形式表示出来.事件抽取是自然语言处理与理解中的重要方向,在政府公共事务管理、金融业务、生物医学等不同领域有着很高的应用价值.根据对人工标注数据的依赖程度,目前基于深度学习的事件抽取方法主要分为两类:有监督和远程监督学习方法.对当前深度学习中事件抽取技术进行了全面的综述.围绕有监督中CNN、RNN、GAN、GCN与远程监督等方法,系统地总结了近几年的研究情况,并对不同的深度学习模型的性能进行了详细对比与分析.最后,对事件抽取面临的挑战进行了分析,针对研究趋势进行了展望.

基于深度学习的合同分类及要素抽取模型

合同文本的智能化处理已成为企业信息化的一个重要需求。针对合同文本存在的凌乱、碎片化和无规则的问题,本文提出了基于深度学习的合同分类模型及要素抽取模型。合同分类从标题分类和文本分类两个方向展开研究,提出了基于注意力机制的BiLSTM模型进行标题分类,基于改进的HAN深度学习模型进行文本分类,有效地提升了文本分类的准确性;针对存在的合同信息难以抽取的问题,提出基于BiLSTM-CRF深度学习模型识别合同要素,以准确获取合同要素信息。实验表明,本文提出模型能够很好地应用在合同文本处理中,能够提升分类和要素抽取的性能。