| 基于多注意力机制的事件同指消解方法 |
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| 引用本文： | 方杰,李培峰,朱巧明.基于多注意力机制的事件同指消解方法[J].计算机科学,2019,46(8):277-281. |
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| 作者姓名： | 方杰 李培峰 朱巧明 |
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| 作者单位： | 苏州大学计算机科学与技术学院 江苏 苏州215006;江苏省计算机信息处理技术重点实验室 江苏 苏州215006 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金 |
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| 摘 要： | 事件同指消解是信息抽取的一项重要任务,在信息融合、问答系统、阅读理解中都有着重要的作用。文中提出了一种基于多种注意力机制的卷积神经网络的CorefNet方法,用于消解文档级事件同指。该方法通过深层卷积网络抽取事件特征,并使用多种注意力机制获取重要信息。相比过去大部分建立在概率模型和图模型上的传统方法,所提方法仅使用了少量特征;与目前主流的神经网络模型相比,文中方法可以提取深层的事件特征,明显提高了事件同指消解的准确率。在ACE2005数据集上的实验验证了CorefNet优于目前最优的基准系统。
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| 关 键 词： | 事件同指 文档级 注意力机制 深层卷积网络 |
Employing Multi-attention Mechanism to Resolve Event Coreference |
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| FANG Jie,LI Pei-feng,ZHU Qiao-ming.Employing Multi-attention Mechanism to Resolve Event Coreference[J].Computer Science,2019,46(8):277-281. |
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| Authors: | FANG Jie LI Pei-feng ZHU Qiao-ming |
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| Affiliation: | (School of Computer Science and Technology,Soochow University,Suzhou,Jiangsu 215006,China;Province Key Laboratory of Computer Information Processing Technology of Jiangsu,Suzhou,Jiangsu 215006,China) |
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| Abstract: | FANG Jie;LI Pei-feng;ZHU Qiao-ming(School of Computer Science and Technology,Soochow University,Suzhou,Jiangsu 215006,China;Province Key Laboratory of Computer Information Processing Technology of Jiangsu,Suzhou,Jiangsu 215006,China) |
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| Keywords: | Event coreference Document-level Attention mechanism Deep CNN |
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