基于联合学习的语言粒度融合的重叠事件抽取方法

事件抽取是一项重要的信息抽取任务,现有的事件抽取方法大多假设一个句子中仅出现一个事件,然而,在真实的场景下,重叠事件是难以避免的。文中提出了一种基于联合学习的语言粒度融合的重叠事件抽取方法。该方法设计了基于token数目逐层递增和逐层递减的策略,对不同语言粒度的片段进行表示,在此基础上,构建了渐进式语言粒度融合的句子表示。通过引入事件信息感知,建立了基于门控机制的语言粒度和事件信息融合的句子表示。最后,通过联合学习词间的片段关系和角色关系,实现对事件触发词、论元、事件类型和论元角色的判别。在FewFC和DuEE1.0-1数据集上进行了实验,所提LGFEE模型在事件类型判别任务上的F1值分别提高了0.8%和0.6%,在触发词识别、论元识别、论元角色分类任务上也获得了较高的召回率和F1值,验证了其有效性。