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结合注意力机制与双向LSTM的中文事件检测方法
被引量:
11
1
作者
沈兰奔
武志昊
+2 位作者
纪宇泽
林友芳
万怀宇
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2019年第9期79-87,共9页
事件检测是信息抽取领域的重要任务之一。已有的方法大多高度依赖复杂的语言特征工程和自然语言处理工具,中文事件检测还存在由分词带来的触发词分割问题。该文将中文事件检测视为一个序列标注而非分类问题,提出了一种结合注意力机制与...
事件检测是信息抽取领域的重要任务之一。已有的方法大多高度依赖复杂的语言特征工程和自然语言处理工具,中文事件检测还存在由分词带来的触发词分割问题。该文将中文事件检测视为一个序列标注而非分类问题,提出了一种结合注意力机制与长短期记忆神经网络的中文事件检测模型ATT-BiLSTM,利用注意力机制来更好地捕获全局特征,并通过两个双向LSTM层更有效地捕获句子序列特征,从而提高中文事件检测的效果。在ACE 2005中文数据集上的实验表明,该文提出的方法与其他现有的中文事件检测方法相比性能得到明显提升。
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关键词
中文事件检测
注意力机制
长短期记忆模型
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职称材料
题名
结合注意力机制与双向LSTM的中文事件检测方法
被引量:
11
1
作者
沈兰奔
武志昊
纪宇泽
林友芳
万怀宇
机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2019年第9期79-87,共9页
基金
国家重点研发计划(2018YFC0830200)
文摘
事件检测是信息抽取领域的重要任务之一。已有的方法大多高度依赖复杂的语言特征工程和自然语言处理工具,中文事件检测还存在由分词带来的触发词分割问题。该文将中文事件检测视为一个序列标注而非分类问题,提出了一种结合注意力机制与长短期记忆神经网络的中文事件检测模型ATT-BiLSTM,利用注意力机制来更好地捕获全局特征,并通过两个双向LSTM层更有效地捕获句子序列特征,从而提高中文事件检测的效果。在ACE 2005中文数据集上的实验表明,该文提出的方法与其他现有的中文事件检测方法相比性能得到明显提升。
关键词
中文事件检测
注意力机制
长短期记忆模型
Keywords
Chinese event detection
attention mechanism
long short-term memory model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合注意力机制与双向LSTM的中文事件检测方法
沈兰奔
武志昊
纪宇泽
林友芳
万怀宇
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2019
11
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