基于注意力机制BiLSTM的事件抽取方法

作     者：盛煜堃 彭艳兵 SHENG Yu kun;PENG Yan bing

作者机构：武汉邮电科学研究院湖北武汉430074 烽火通信科技股份有限公司江苏南京210019 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2020年第28卷第8期

页      码：170-173,179页

摘      要：事件抽取是自然语言处理中一项具有挑战性的任务,对于后续的信息处理有重要作用。本文采用BiLSTM模型与Attention层结合,完成了事件触发词检测,实现了事件类别的分类。与以往的事件检测方法相比,本文将两类任务视作同一个任务,避免了上游任务对下游任务的影响,使用神经网络学习特征,引入注意力机制突出重点信息。在MELL语料上进行生物事件抽取实验,结果表明准确率和召回率较高,F1值为81.66%,优于以往的方法。

主 题 词：事件抽取 注意力机制 BiLSTM 

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

D　O　I：10.14022/j.issn1674-6236.2020.08.037

馆 藏 号：203906565...