基于先验知识端到端的事件抽取模型的训练、事件抽取方法及装置

摘要

本发明公开了基于先验知识端到端的事件抽取模型的训练、事件抽取方法及装置，方法包括：针对训练文本，基于预先配置的实体识别模型和词汇识别算法分别进行实体识别和词汇识别；根据分析结果将实体识别结果和词汇识别结果加入到对应分词的标注信息中，得到训练文本对应的融合结果；基于事件树的生成遍历顺序，将训练数据转换为事件文本序列和事件角色类型伴生序列的第一序列对；根据事件结构模板库，建立事件模板树，将所述融合结果和第一序列对作为样本，训练预先搭建的基于transformer的encoder‑decoder架构的事件网络模型，得到目标模型。应用本发明实施例，对不同领域数据的迁移成本也更低。