基于序列到序列模型的事件识别

• 作者: 孔芳 张俊青
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: Seq2Seq 事件识别 注意力机制
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 信息抽取与文本挖掘
• 页码范围: 57-63
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5213字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0077.2019.06.009

摘要

事件识别是以事件为单位进行信息抽取的起点,对后续各个子任务都意义重大.针对事件识别任务,该文提出了一种融入文档信息的序列到序列方法,一方面借助神经网络减少了特征工程产生的人工依赖,另一方面借助注意力机制将局部的词、实体与全局的文档中事件的共现等信息统一建模.在LDC2017E02语料上实验结果表明,该方法能有效提高事件识别的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孔芳	苏州大学计算机科学与技术学院	66	350	11.0	15.0
2	张俊青	苏州大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0