神经网络事件抽取技术综述

• 作者: 张民 秦彦霞 郑德权
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 事件抽取 信息抽取 神经网络 自动构建特征
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 1-5,10
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.01
• 字数: 6357字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2163.2018.03.002

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑德权	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	31	356	9.0	18.0
2	秦彦霞	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	2	7	1.0	2.0
3	张民	苏州大学计算机科学与技术学院	27	94	5.0	9.0