一种基于时间关系对文本包含的因果关系进行抽取的方法

摘要

本发明公开了一种基于时间关系对文本包含的因果关系进行抽取的方法，包括：构建基于时间关系的Bi‑LSTM+GCN网络模型；将待输入的文本中的单词输入到Bi‑LSTM网络获得文本中单词的特征；将文本中单词的时间关系转化成时间关系特征矩阵输入到GCN网络，由GCN网络输出特征向量；将GCN网络输出特征向量输入分类器，获得因果关系的抽取结果：原因、结果和非因非果。与现有技术相比，本发明利用时间关系与因果关系的联系,本文通过将时间关系转化成特征矩阵的方式结合了Bi‑LST+GCN网络模型，并且通过实验能准确获得因果关系标注，时间关系有利于因果关系的抽取，本发明提出的基于时间关系的Bi‑LSTM+GCN模型能有效的获取因果关系。