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一种基于主题特征和隐式句子结构的事件抽取方法

摘要

本发明公开了一种基于主题特征和隐式句子结构的事件抽取方法,主要用于把含有事件信息的非结构化文本以结构化的形式呈现出来,在自动文摘、自动问答、信息检索等领域有着广泛的应用。本发明首先通过结合BERT和LDA获得文档的主题特征为句子级的事件抽取模型引入文档级的主题信息;其次抽取出BERT词嵌入表示中隐含的句法信息,并将该抽取过程与事件抽取进行联合建模,在避免了错误累积问题的同时为事件抽取引入重要的句法信息;最后模型使用基于Bi‑LSTM和级联式CRF的序列标注方法抽取单句中的多个触发词以及抽取实体在多个事件中的元素角色。

著录项

  • 公开/公告号CN113901813A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-01-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东南大学;

    申请/专利号CN202111178364.5

  • 发明设计人 黄婉华;漆桂林;高桓;

    申请日2021-10-09

  • 分类号G06F40/289(20200101);G06F40/30(20200101);

  • 代理机构32206 南京众联专利代理有限公司;

  • 代理人杜静静

  • 地址 210096 江苏省南京市玄武区四牌楼2号

  • 入库时间 2023-06-19 13:35:32

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