【摘 要】
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事件检测是文本信息抽取中的一项重要任务,它在现实世界有着广泛的应用,同时也是自然语言处理最重要的研究课题之一。近年来随着机器学习以及深度学习技术的发展,事件检测研究取得了新的进展;然而,现有事件检测方法在学习特征的过程中,都忽略了事件类别信息的利用。基于此,本文提出了两种新的事件检测方法,通过结合考虑事件类别信息,以提升事件检测的效果。（1）提出了一个基于注意力机制融合类别信息的事件检测模型,该模
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事件检测是文本信息抽取中的一项重要任务,它在现实世界有着广泛的应用,同时也是自然语言处理最重要的研究课题之一。近年来随着机器学习以及深度学习技术的发展,事件检测研究取得了新的进展;然而,现有事件检测方法在学习特征的过程中,都忽略了事件类别信息的利用。基于此,本文提出了两种新的事件检测方法,通过结合考虑事件类别信息,以提升事件检测的效果。（1）提出了一个基于注意力机制融合类别信息的事件检测模型,该模型包括三个模块:上下文信息编码模块、类别信息编码模块、信息融合及预测模块。输入的文本经过上下文信息编码模块,输出并得到基于文本上下文信息的词向量序列。在类别信息编码模块中,词向量层将类别集转换成词向量序列,即事件类别信息的向量表示。然后,将文本上下文信息的向量表示与事件类别信息的向量表示进行融合,并进行事件检测。实验结果表明,事件类别信息对于事件检测是有一定帮助的,并且该模型在引入注意力机制后,模型性得到有效提升。（2）提出了一个基于图神经网络融合类别层次信息的事件检测模型,该模型在上一个模型的基础上加入了图神经网络,以此对类别层次信息进行建模。在类别信息编码模块中,通过事件类别结构图构建了图神经网络层。然后基于图神经网络提取类别层次信息,得到事件类别层次信息对应的向量表示。最后,构建模型并进行事件检测。实验结果表明,在类别结构信息的建模中,该模型发挥着重要的作用。
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