【摘 要】
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事件抽取是信息抽取领域一个重要研究方向,对信息检索、自动问答、舆情分析等领域均有很高的应用价值。传统事件抽取方法大多采用人工构建的方式进行特征表示,并通过分类模型
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,苏州大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863)(2015AA015405)
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事件抽取是信息抽取领域一个重要研究方向,对信息检索、自动问答、舆情分析等领域均有很高的应用价值。传统事件抽取方法大多采用人工构建的方式进行特征表示,并通过分类模型进行事件触发词分类和论元角色识别。近年来,神经网络方法在图像分类、语音识别和自然语言处理等领域展现了突出的效果。神经网络方法的优势在于能够自动学习构建特征,从而避免了繁琐的特征工程。本文将对神经网络事件抽取技术进行系统论述,并展望未来的研究方向。
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