基于伪触发词的并行预测篇章级事件抽取方法AET-电子技术应用-最丰富的电子设计资源平台

基于伪触发词的并行预测篇章级事件抽取方法
所属分类：技术论文
上传者：wwei
文档大小：3715 K
标签：篇章级事件抽取多任务联合预训练语言模型
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文档介绍：篇章级事件抽取一般将事件抽取任务分为候选实体识别、事件检测和论元识别3个子任务，然后采用级联的方式依次进行，这样的方式会造成误差传递；另外，现有的大多数模型在解码事件时，对事件数量的预测隐含在解码过程中，且只能按照预定义的事件顺序及预定义的角色顺序预测事件论元，使得先抽取的事件并没有考虑到后面抽取的事件。针对以上问题提出一种多任务联合的并行预测事件抽取框架。首先，使用预训练语言模型作为文档句子的编码器，检测文档中存在的事件类型，并使用结构化自注意力机制获取伪触发词特征，预测每种事件类型的事件数量；然后将伪触发词特征与候选论元特征进行交互，并行预测每个事件对应的事件论元，在大幅缩减模型训练时间的同时获得与基线模型相比更好的性能。最终事件抽取结果F1值为78%，事件类型检测子任务F1值为98.7%，事件数量预测子任务F1值为90.1%，实体识别子任务F1值为90.3%。
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