【摘 要】
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互联网上蕴含着大量有价值的信息,诸如智能问答、信息检索、舆情监控等智能信息技术具备广阔的应用前景,而基于文本的事件抽取技术作为上述任务的重要前置,仍面临着诸多挑战。事件检测是事件抽取任务的难点,也是论元抽取的前提,而论元抽取是事件结构化表示的关键。目前,事件检测任务仍存在精度不高的问题,同时,事件检测研究一般面向开放数据集,而针对实际应用场景的研究较少。本文的事件检测研究服务于实际课题。首先,提出
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互联网上蕴含着大量有价值的信息,诸如智能问答、信息检索、舆情监控等智能信息技术具备广阔的应用前景,而基于文本的事件抽取技术作为上述任务的重要前置,仍面临着诸多挑战。事件检测是事件抽取任务的难点,也是论元抽取的前提,而论元抽取是事件结构化表示的关键。目前,事件检测任务仍存在精度不高的问题,同时,事件检测研究一般面向开放数据集,而针对实际应用场景的研究较少。本文的事件检测研究服务于实际课题。首先,提出了针对实际场景下语料的三阶段标注方法,为事件检测技术的实验及有效性验证提供支撑;同时,提出了基于知识工程的事件检测、基于深度学习的触发词检测、面向句义及句法的事件检测等三种事件检测方法,以解决检测任务中的各个技术难题、互为补充,并在验证系统中融合三种模型结果以提升最终检测效果;在事件检测结果基础上,本文提出了基于依存注意力感知图卷积网络的论元抽取模型,在开放数据集上的实验证明了该模型的有效性。本文主要工作如下:（1）提出了针对南海台海语料的三阶段标注方法,通过清洗过滤降低了标注难度、通过触发词扩展提升了标注正确率,节省人力的同时实现了语料的高质量标注。同时,基于三阶段标注方法中的前两个阶段,构建了一种基于知识工程的事件检测方法,很大程度上缓解了模式匹配的机械性及触发词数量受限问题;（2）基于知识工程的事件检测方法很大程度上缓解了模式匹配机械性及触发词数量受限问题,然而,实际事件句中出现触发词表未涵盖触发词的情况仍难避免。为此,本文构建了基于深度学习的触发词检测模型,使用BERT-Bi LSTM-AttentionCRF模型直接检测触发词。基于深度学习的触发词检测突破了匹配方法的机械性问题,增强了检测的泛化性,具备了检测未涵盖触发词的能力;（3）针对某些事件句中触发词类型特征不明显或缺乏明显触发词的问题,本文提出了面向句义及句法的事件检测模型BDD,该模型跳过触发词、直接以句子作为检测对象。BDD提出了基于依存树的长短时记忆网络模型、基于依存向量的注意力机制,有效地提升了模型对句义的表示能力;（4）在事件论元抽取过程中,针对论元边界难以确定的问题,本文提出了一种基于依存注意力感知图卷积网络的论元抽取模型DAGCN-AE,强化同一论元词语特征表示的内聚性及不同论元词语特征表示的区分性。
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