增强依存结构表达的零样本跨语言事件论元角色分类

事件论元角色分类是事件抽取中的子任务,旨在为事件中的候选论元分配相应的角色。事件语料标注规则复杂、人力耗费大,在很多语言中缺少相关标注文本。零样本跨语言事件论元角色分类可以利用源语言的丰富语料建立模型,然后直接应用于标注语料匮乏的目标语言端。围绕不同语言的事件文本在依存结构上的表达共性,提出了使用BiGRU网络模块对触发词到候选论元的依存路径信息进行额外编码的方法。本文设计的编码模块能灵活地与当前主流的基于深度学习框架的事件论元角色分类模型相联合。实验结果表明,本文提出的方法能更有效地完成跨语言迁移,提高多个基准模型的分类性能。