融合字词特征与深度学习的事件联合抽取方法

摘要

本发明公开了一种融合字词特征与深度学习的事件联合抽取方法,所述方法把事件类型和事件元素当作一个联合标签进行标注，减少了流水线误差。通过延拓MacBERT解决文本按字符切分过长无法全部放入预训练模型提取特征的问题，再结合字符和单词的特征，动态地捕获输入序列任意字符和单词之间的依赖关系，更加充分获取文本的语义信息和字、词特征；在模型训练过程中加入扰动去干扰CRF解码，通过对抗训练的方式提高模型的泛化性和健壮性。从减少流水线误差、获取文本更全面的语义信息和加入对抗训练提高模型泛化性三个方面提高事件抽取的准确率和召回率。