| 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絡和卷積神經網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，加強對重要特征的利用；最后通過條件隨機場實現BIO序列標注，完成事件抽取。在DuEE1.0數據集上，觸發詞抽取和事件論元抽取的F1值達到86.9%和68.0%，優于現有常用事件抽取模型，驗證了該方法的有效性。 | |
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