计算机工程

作者：陈斌,周勇,刘兵

单位：1.中国矿业大学 计算机科学与技术学院,江苏 徐州 221116; 2.中国科学院电子研究所,北京 100094

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

基金：国家自然科学基金青年基金“面向高维数据的稀疏非参核学习方法研究”(61403394);国家自然科学基金面上项目“多目标低秩非参核学习模型与优化方法研究”(61572505)

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

来源：2019年第1期

《计算机工程》期刊编辑部

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