计算机工程

作者：苗佳, 段跃兴, 张月琴, 张泽华

单位：太原理工大学 信息与计算机学院, 山西 晋中 030600

关键词：事件抽取,触发词检测,事件类型识别,卷积神经网络,循环神经网络,双向门控循环单元,特征提取

基金：国家自然科学基金（61503273）。

传统事件触发词抽取方法在特征提取过程中对自然语言处理工具产生过度依赖的方法，耗费大量人力，容易出现错误传播和数据稀疏性等问题。为此，提出采用CNN-BiGRU模型进行事件触发词抽取的方法。将词向量和位置向量进行拼接作为输入，提取词级别特征和句子全局特征，提高触发词抽取效果，并通过CNN提取词汇级别特征，利用BiGRU获取文本上下文语义信息。在ACE2005英文语料库和中文突发事件语料库CEC上的实验结果表明，该模型事件触发词识别F1值分别达到74.9%和79.29%，有效提升事件触发词的抽取性能。

来源：2021年第9期

《计算机工程》期刊编辑部

查看计算机工程杂志2021年第9期