基于卷积双向长短期记忆网络的事件触发词抽取

• 作者: 刘兵 周勇 陈斌
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 事件抽取 触发词 卷积神经网络 循环神经网络 自然语言处理 特征提取
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 153-158
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 5910字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0049801

摘要

传统事件触发词抽取方法在特征提取过程中过分依赖自然语言处理工具,容易造成误差累积.为解决该问题,在卷积双向长短期记忆网络的基础上,提出一种事件触发词抽取方法.通过卷积操作提取单词上下文语境信息,同时利用长短期记忆网络保留句子级别特征,从而提高事件触发词的抽取性能.在ACE2005英文语料上的实验结果表明,该方法在事件触发词识别与分类阶段的F值达到69.5％,具有较好的抽取性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘兵	中国矿业大学计算机科学与技术学院	37	274	11.0	15.0
3	周勇	中国矿业大学计算机科学与技术学院	85	984	16.0	29.0
4	陈斌	中国矿业大学计算机科学与技术学院	13	109	6.0	10.0