【摘 要】
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事件抽取是一项自然语言处理领域具有挑战性的任务,事件触发词抽取是完成事件识别与分类的关键环节。针对传统方法触发词特征提取过程中存在的过分依赖自然语言处理工具造成
【机 构】
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中国矿业大学计算机学院;中国科学院电子研究所;
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目“面向高维数据的稀疏非参核学习方法研究”(61403394);国家自然科学基金面上项目“多目标低秩非参核学习模型与优化方法研究”(61572505)
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事件抽取是一项自然语言处理领域具有挑战性的任务,事件触发词抽取是完成事件识别与分类的关键环节。针对传统方法触发词特征提取过程中存在的过分依赖自然语言处理工具造成的误差累积问题以及特征提取不足的问题,提出一种基于卷积长短期记忆网络的事件触发词抽取方法。该方法结合了卷积神经网络与长短期记忆网络两者的优点,通过卷积操作提取单词上下文语境信息,同时利用长短期记忆网络保留句子级别特征,从而提高事件触发词的抽取性能。在ACE2005英文语料上的实验表明,该方法在事件触发词识别与分类任务上取得了F值为69.5%的结果。
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