基于双流注意力机制的阅读理解式事件抽取模型

作     者：安娜 白雄文 王红艳 张萌 AN Na;BAI Xiong-wen;WANG Hong-yan;ZHANG Meng

作者机构：中国航天科工集团第二研究院七〇六所北京100854 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2022年第43卷第6期

页      码：1686-1693页

摘      要：为解决事件论元识别任务中特征提取不充分、角色重叠及角色论元嵌套等问题,提出一种改进的模型。将机器阅读理解思想融入事件抽取模型,设计问题模板,以BERT预训练模型构建动态词向量表征,融合双流注意力机制提取的特征向量,基于多层指针网络完成事件论元识别,与事件类型检测结果合并作为事件抽取模型的输出。在数据集DuEE上的实验结果表明,该模型获得了较高的准确率、召回率和F1值,验证了改进模型的可行性。

主 题 词：事件抽取 双流注意力机制 阅读理解 多层指针网络 预训练模型 论元识别 多特征融合 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2022.06.024

馆 藏 号：203112388...