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基于NPN融入词性注意力机制的中文事件探测
1
作者
胡庆孟
王红斌
王俊钟
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2023年第8期1490-1497,共8页
事件探测主要研究触发词探测以及事件类型识别。现阶段基于深度学习的模型大部分集中在利用语义角色信息、句法依存树信息以及预训练模型方面,忽略了词性的重要性。针对这个问题,提出基于块提取网络融入词性注意力机制的中文事件探测方...
事件探测主要研究触发词探测以及事件类型识别。现阶段基于深度学习的模型大部分集中在利用语义角色信息、句法依存树信息以及预训练模型方面,忽略了词性的重要性。针对这个问题,提出基于块提取网络融入词性注意力机制的中文事件探测方法,首先基于NLP词性标注工具获得词性序列,然后使用CBOW算法获得词性嵌入,最后在模型中使用词性嵌入计算词性注意力用于事件探测。在ACE2005数据集上进行实验,融入词性注意力后模型在事件探测任务上的F1分数分别提升了3.8%和2.4%,表明了该方法的有效性。
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关键词
块提取网络
词性向量
词性注意力
事件探测
事件抽取
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题名
基于NPN融入词性注意力机制的中文事件探测
1
作者
胡庆孟
王红斌
王俊钟
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
昆明理工大学云南省人工智能重点实验室
云南省工业和信息化厅信息中心
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2023年第8期1490-1497,共8页
基金
国家自然科学基金(61966020)。
文摘
事件探测主要研究触发词探测以及事件类型识别。现阶段基于深度学习的模型大部分集中在利用语义角色信息、句法依存树信息以及预训练模型方面,忽略了词性的重要性。针对这个问题,提出基于块提取网络融入词性注意力机制的中文事件探测方法,首先基于NLP词性标注工具获得词性序列,然后使用CBOW算法获得词性嵌入,最后在模型中使用词性嵌入计算词性注意力用于事件探测。在ACE2005数据集上进行实验,融入词性注意力后模型在事件探测任务上的F1分数分别提升了3.8%和2.4%,表明了该方法的有效性。
关键词
块提取网络
词性向量
词性注意力
事件探测
事件抽取
Keywords
nugget proposal network
part-of-speech embedding
part-of-speech attention
event detection
event extraction
分类号
TP391.41 [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
基于NPN融入词性注意力机制的中文事件探测
胡庆孟
王红斌
王俊钟
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2023
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