首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于门控多层次注意机制的事件主体抽取
引用本文:冀相冰,朱艳辉,詹飞,梁文桐,张旭. 基于门控多层次注意机制的事件主体抽取[J]. 计算机应用与软件, 2021, 38(9): 173-179,187. DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2021.09.027
作者姓名:冀相冰  朱艳辉  詹飞  梁文桐  张旭
作者单位:湖南工业大学计算机学院 湖南株洲412008;智能信息感知及处理技术湖南省重点实验室 湖南株洲412008
基金项目:科技创新新一代人工智能重大项目;湖南省教育厅重点项目;湖南省自然科学基金
摘    要:传统事件主体抽取方法着重依赖句子级信息进行抽取,不能完全解决事件的模糊性问题.提出一种基于门控多层次注意机制的ELMo-BiGRU深度学习模型对事件主体抽取进行研究.使用ELMo预训练模型生成上下文相关的动态词向量,在一定程度上缓解一词多义的问题;为了处理句子中存在事件模糊性的问题,采用门控多层次注意力机制动态融合每个词的句子级信息和文档级信息.实验结果表明,该方法的抽取效果明显优于传统抽取方法,可以有效解决事件主体抽取的问题.

关 键 词:事件主体抽取  ELMo  门控多层次注意机制  BiGRU  深度学习

EVENT SUBJECT EXTRACTION BASED ON GATED MULTI-LEVEL ATTENTION MECHANISM
Ji Xiangbing,Zhu Yanhui,Zhan Fei,Liang Wentong,Zhang Xu. EVENT SUBJECT EXTRACTION BASED ON GATED MULTI-LEVEL ATTENTION MECHANISM[J]. Computer Applications and Software, 2021, 38(9): 173-179,187. DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2021.09.027
Authors:Ji Xiangbing  Zhu Yanhui  Zhan Fei  Liang Wentong  Zhang Xu
Abstract:
Keywords:
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号