基于偽觸發(fā)詞的并行預測篇章級事件抽取方法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>3715 K
標簽： 篇章級事件抽取 多任務(wù)聯(lián)合 預訓練語言模型
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文檔介紹：篇章級事件抽取一般將事件抽取任務(wù)分為候選實體識別、事件檢測和論元識別3個子任務(wù)，然后采用級聯(lián)的方式依次進行，這樣的方式會造成誤差傳遞；另外，現(xiàn)有的大多數(shù)模型在解碼事件時，對事件數(shù)量的預測隱含在解碼過程中，且只能按照預定義的事件順序及預定義的角色順序預測事件論元，使得先抽取的事件并沒有考慮到后面抽取的事件。針對以上問題提出一種多任務(wù)聯(lián)合的并行預測事件抽取框架。首先，使用預訓練語言模型作為文檔句子的編碼器，檢測文檔中存在的事件類型，并使用結(jié)構(gòu)化自注意力機制獲取偽觸發(fā)詞特征，預測每種事件類型的事件數(shù)量；然后將偽觸發(fā)詞特征與候選論元特征進行交互，并行預測每個事件對應(yīng)的事件論元，在大幅縮減模型訓練時間的同時獲得與基線模型相比更好的性能。最終事件抽取結(jié)果F1值為78%，事件類型檢測子任務(wù)F1值為98.7%，事件數(shù)量預測子任務(wù)F1值為90.1%，實體識別子任務(wù)F1值為90.3%。
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