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基于预训练语言模型与多任务学习的事件检测方法
1
作者
韩如雪
杨苗
+5 位作者
宫小泽
胡镑
王永利
熊伟
赵显伟
徐琳
《南京理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期748-755,共8页
为了解决现有事件检测方法存在语料稀疏和触发词一词多义导致的触发词抽取不准确以及类型判断错误等问题,该文将双向Transformer编码表示(BERT)的预训练模型与条件随机场(CRF)结合,并联合多任务学习,提出了一种基于BERT-CRF模型与多任...
为了解决现有事件检测方法存在语料稀疏和触发词一词多义导致的触发词抽取不准确以及类型判断错误等问题,该文将双向Transformer编码表示(BERT)的预训练模型与条件随机场(CRF)结合,并联合多任务学习,提出了一种基于BERT-CRF模型与多任务学习的事件检测方法(MBCED)。该方法同时进行事件检测任务和词义消歧任务,将词义消歧任务中学习到的知识转移到事件检测任务中,既补充了语料,也缓解了一词多义所导致的触发词分类不准确问题。在ACE2005数据集上的传统事件检测模型对比实验结果表明,与动态多池卷积神经网络(DMCNN)、基于循环神经网络的联合模型(JRNN)、基于双向长短期记忆和条件随机场(BiLSTM-CRF)的联合模型、BERT-CRF方法相比,MBCED方法触发词识别的F值提升了1.2%。多任务学习模型对比实验结果表明,与基于多任务深度学习的实体与事件联合抽取(MDL-J3E)模型、基于共享BERT的多任务学习(MSBERT)模型、基于CRF多任务学习的事件抽取模型(MTL-CRF)相比,MBCED在触发词识别和触发词分类2个子任务上的准确率都较好。
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关键词
词义消歧
预训练模型
多任务学习
事件检测
语料稀疏
触发词识别
条件随机场
触发词分类
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职称材料
题名
基于预训练语言模型与多任务学习的事件检测方法
1
作者
韩如雪
杨苗
宫小泽
胡镑
王永利
熊伟
赵显伟
徐琳
机构
中国电子科技集团公司第二十七研究所
南京理工大学
[
信息系统工程重点实验室
出处
《南京理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期748-755,共8页
基金
国家自然科学基金(61941113)
信息系统工程重点实验室开放基金(05202004
05202104)。
文摘
为了解决现有事件检测方法存在语料稀疏和触发词一词多义导致的触发词抽取不准确以及类型判断错误等问题,该文将双向Transformer编码表示(BERT)的预训练模型与条件随机场(CRF)结合,并联合多任务学习,提出了一种基于BERT-CRF模型与多任务学习的事件检测方法(MBCED)。该方法同时进行事件检测任务和词义消歧任务,将词义消歧任务中学习到的知识转移到事件检测任务中,既补充了语料,也缓解了一词多义所导致的触发词分类不准确问题。在ACE2005数据集上的传统事件检测模型对比实验结果表明,与动态多池卷积神经网络(DMCNN)、基于循环神经网络的联合模型(JRNN)、基于双向长短期记忆和条件随机场(BiLSTM-CRF)的联合模型、BERT-CRF方法相比,MBCED方法触发词识别的F值提升了1.2%。多任务学习模型对比实验结果表明,与基于多任务深度学习的实体与事件联合抽取(MDL-J3E)模型、基于共享BERT的多任务学习(MSBERT)模型、基于CRF多任务学习的事件抽取模型(MTL-CRF)相比,MBCED在触发词识别和触发词分类2个子任务上的准确率都较好。
关键词
词义消歧
预训练模型
多任务学习
事件检测
语料稀疏
触发词识别
条件随机场
触发词分类
Keywords
word sense disambiguation
pre-training model
multi-task learning
event detection
sparse corpus
trigger word recognition
conditional random field
trigger word classification
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
基于预训练语言模型与多任务学习的事件检测方法
韩如雪
杨苗
宫小泽
胡镑
王永利
熊伟
赵显伟
徐琳
《南京理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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