| 基于RoBERTa和多層次特征的中文事件抽取方法 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
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| 文檔大小：4556 K | |
| 標簽： 事件抽取 RoBERTa預訓練模型 多層次特征 | |
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| 文檔介紹：針對中文事件抽取中語義表征不充分、特征提取不全面等問題，提出一種基于RoBERTa和多層次特征的中文事件抽取方法。通過RoBERTa預訓練模型構建字向量，并基于詞性標注和觸發(fā)詞語義信息融入進行字向量擴展；其次使用雙向長短時記憶網(wǎng)絡和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡抽取全局特征和局部特征，并通過自注意力機制捕捉不同特征之間的關聯(lián)，加強對重要特征的利用；最后通過條件隨機場實現(xiàn)BIO序列標注，完成事件抽取。在DuEE1.0數(shù)據(jù)集上，觸發(fā)詞抽取和事件論元抽取的F1值達到86.9%和68.0%，優(yōu)于現(xiàn)有常用事件抽取模型，驗證了該方法的有效性。 | |
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