【摘 要】
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[目的]针对当前金融事件抽取中金融事件实体边界模糊，抽取不准确的问题，本文提出基于预训练模型ELECTRA和词性特征的金融事件抽取方法。[方法]为了增强模型对金融关键实体的感
【机 构】
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合肥工业大学管理学院; 合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目“基于多重分形和文本数据流技术的网络金融信息动态挖掘研究”（项目编号：71301041）;和国家自然科学基金重大研究计划培育项目“大数据环境下协同商务智能构建中的关键技术研究”（项目编号：91546108);国家自然科学基金青年项目“移动信息技术双面性与组织绩效：基于用户适应性的视角”（项目编号：71701061）的研究成果之一
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[目的]针对当前金融事件抽取中金融事件实体边界模糊，抽取不准确的问题，本文提出基于预训练模型ELECTRA和词性特征的金融事件抽取方法。[方法]为了增强模型对金融关键实体的感知力，充分考虑语料原始的语义信息以及词性特征信息，首先将语料分别通过两个ELECTRA预训练模型后进行融合操作，达到增强语义的效果，其次将学习到的信息传入到BiGRU中，获取上下文长距离的语义依赖，输出原始的序列标签，最后利用CRF克服标签偏差问题，通过上述步骤完成金融事件抽取。[结果]本文提出的基于预训练模型ELECTRA和词性特征的金融事件抽取方法在金融事件数据集上F1分数达到了70.96%，比经典的抽取模型BiLSTM-CRF性能提升了20.74%。[局限]数据集中事件数较少，预训练模型体积较大，会受到GPU/TPU内存的限制。[结论]本文提出的模型能够更加全面捕捉金融事件元素之间的联系，提升金融事件抽取的效果。
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