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基于自注意力机制的中文金融事件元素抽取
1
作者 付安娜 刘旭红 +3 位作者 齐林 崔展齐 于俊洋 刘秀磊 《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 2024年第2期57-61,76,共6页
针对中文金融事件元素抽取任务中多个代词指代同一个元素的问题,提出了基于自注意力机制的事件元素抽取模型。该模型在预处理阶段融入金融事件领域知识与事件类型知识,使得预训练模型可以根据事件类型信息获得更可靠的事件元素表示;然后... 针对中文金融事件元素抽取任务中多个代词指代同一个元素的问题,提出了基于自注意力机制的事件元素抽取模型。该模型在预处理阶段融入金融事件领域知识与事件类型知识,使得预训练模型可以根据事件类型信息获得更可靠的事件元素表示;然后,使用多头注意力机制挖掘新闻上下文不同元素指代词的指代含义,做到重叠元素间的指代消解;最后,使用双向长短期记忆网络与条件随机场挖掘新闻长文本的上下文特征表示,实现事件元素抽取。构建了中文金融事件语料库,通过与主流模型的对比实验验证了该模型的有效性。 展开更多
关键词 深度学习 金融事件抽取 语料库构建 事件元素抽取
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基于BootStrapping的中文事件元素抽取系统设计与实现 被引量：4
2
作者 赵江江 秦兵 《智能计算机与应用》 2012年第1期16-17,20,共3页
采用基于BootStrapping的方法实现中文事件元素抽取系统。其中,将事件元素抽取定义为一个模式匹配问题。针对这一问题,首先构建了初始种子集,然后创新性地引入了BootStrapping方法构建模板集,并使用模式匹配的方法进行事件元素抽取。在... 采用基于BootStrapping的方法实现中文事件元素抽取系统。其中,将事件元素抽取定义为一个模式匹配问题。针对这一问题,首先构建了初始种子集,然后创新性地引入了BootStrapping方法构建模板集,并使用模式匹配的方法进行事件元素抽取。在模板构造过程中,提出了基于BestMatch的模板泛化算法[1]。对任意两个事件实例模板[2]进行匹配,计算其匹配代价并泛化,提高了模板的覆盖能力。所实现的系统在ACE 2005语料测试中取得了不错结果。 展开更多
关键词 事件元素抽取 BOOTSTRAPPING 模式匹配
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基于知识感知提示与对比调优的事件元素抽取方法
3
作者 孙基航 胡艳丽 唐九阳 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2023年第10期109-115,共7页
提示学习在事件元素抽取领域的应用越来越广泛。由于缺乏对实体信息的考虑,现有的事件元素抽取提示学习方法并没有达到满意的效果。现有的大部分基于提示学习的模型对于事件元素的表示也不够充分,分类效果欠佳。提出一种基于知识感知提... 提示学习在事件元素抽取领域的应用越来越广泛。由于缺乏对实体信息的考虑,现有的事件元素抽取提示学习方法并没有达到满意的效果。现有的大部分基于提示学习的模型对于事件元素的表示也不够充分,分类效果欠佳。提出一种基于知识感知提示与对比调优的事件元素抽取方法,该方法基于预训练模型,构建知识感知模板,将实体知识注入预训练模型中,通过中心对比学习充分区分元素表示,在预测阶段使用CRF-Viterbi解码算法提升解码效果。实验结果表明,在ACE2005数据集上,该方法相较于基线模型取得了更优越的效果。 展开更多
关键词 事件元素抽取 提示学习 对比学习 知识感知
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基于注意力机制的领域事件联合抽取识别方法 被引量：1
4
作者 马骏 黄颖 刘卫平 《指挥信息系统与技术》 2022年第1期90-98,共9页
针对特定领域事件抽取时标注文本不足问题,结合最新的自然语言处理技术,提出了基于Transformer、双向门控循环单元(Bi-GRU)神经网络和条件随机场(CRF)的领域事件联合抽取识别框架Transformer-Bi-GRU-CRF-Union。首先,该框架以字、字的... 针对特定领域事件抽取时标注文本不足问题,结合最新的自然语言处理技术,提出了基于Transformer、双向门控循环单元(Bi-GRU)神经网络和条件随机场(CRF)的领域事件联合抽取识别框架Transformer-Bi-GRU-CRF-Union。首先,该框架以字、字的位置、语义块和词性(POS)作为模型输入特征,通过Transformer网络迁移学习获得通用领域语义编码特征;然后,通过Bi-GRU解码特定领域语义特征;最后,使用CRF算法实现序列预测。试验结果表明,该事件抽取框架相对于当前基准方法在准确率、召回率和F1值上表现更优。 展开更多
关键词 事件元素抽取 迁移学习 TRANSFORMER 双向门控循环单元神经网络 条件随机场
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基于依存树的越南语新闻事件元素抽取 被引量：1
5
作者 周晶晶 周枫 严馨 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第8期2233-2237,共5页
为加强对越南政治、经济和文化等方面新闻事件的了解,提出一种基于依存树的越南语新闻事件元素抽取方法。分析越南语的语法特点,发现越南语最主要的特点是定语后置,其它和中文的语法结构类似,通过直接映射中文句法结构得到越南语依存树... 为加强对越南政治、经济和文化等方面新闻事件的了解,提出一种基于依存树的越南语新闻事件元素抽取方法。分析越南语的语法特点,发现越南语最主要的特点是定语后置,其它和中文的语法结构类似,通过直接映射中文句法结构得到越南语依存树;在此基础上通过定义规则,在依存树中找到相应的句法结构,抽取句子的主语、宾语和状语。实验结果表明,该方法可以快速地定位到越南语句子的句法成分,有效地抽取出越南语新闻事件元素。 展开更多
关键词 词对齐 依存树 事件元素抽取 事件抽取 模式识别
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基于最大熵的越南语新闻事件元素抽取方法 被引量：2
6
作者 周枫 庙介璞 +2 位作者 潘清清 严馨 余正涛 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2017年第4期838-843,共6页
越南与中国一水相依,是重要的政治、军事和经济合作邻国,然而针对越南语新闻事件元素的提取研究非常匮乏。本文针对越南语特点,提出一种基于最大熵模型的越南语新闻事件元素抽取方法。该方法针对越语句子结构和词汇语义的特点,采用最大... 越南与中国一水相依,是重要的政治、军事和经济合作邻国,然而针对越南语新闻事件元素的提取研究非常匮乏。本文针对越南语特点,提出一种基于最大熵模型的越南语新闻事件元素抽取方法。该方法针对越语句子结构和词汇语义的特点,采用最大熵算法,选取上下文、邻近触发词以及邻近实体作为特征,定义特征模版,训练获得越南语新闻事件模型,实现新闻事件元素抽取。抽取实验结果表明本文提出的方法抽取新闻事件元素的准确率达到80%以上。 展开更多
关键词 越南语 最大熵 机器学习 新闻事件元素抽取
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