【摘 要】
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因果关系抽取是自然语言处理中关系抽取任务中的一类任务。关系抽取是信息抽取的一个重要子领域,关系抽取主要目的是负责识别各种文本中的实体关系。而因果关系抽取,是实体关系中的原因结果关系,本文对文本中的因果关系进行抽取,这有助于提高各种下游自然语言处理任务的效率。并且可以结合知识图谱等相关技术,通过建立因果关系网络,应用到各个领域中。起初人们通过人工构建因果关系模式进行因果关系抽取,这种方法耗时耗力,并
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因果关系抽取是自然语言处理中关系抽取任务中的一类任务。关系抽取是信息抽取的一个重要子领域,关系抽取主要目的是负责识别各种文本中的实体关系。而因果关系抽取,是实体关系中的原因结果关系,本文对文本中的因果关系进行抽取,这有助于提高各种下游自然语言处理任务的效率。并且可以结合知识图谱等相关技术,通过建立因果关系网络,应用到各个领域中。起初人们通过人工构建因果关系模式进行因果关系抽取,这种方法耗时耗力,并不能适应现在信息的爆炸增长。随着深度学习技术的不断成熟,各种神经网络模型的兴起,让因果关系抽取方法有了更多的可能。在进行因果关系抽取的任务时,总会面临数据量小,数据差异大的问题,同时让机器具有智能避不开从小数据上进行泛化学习,以及持续不断的学习。在这种需求下,人们提出了小样本学习和终身学习方法,这是机器向人靠近的一步。通过小样本学习,可以解决因果关系数据量少,难以较好的训练模型的问题。而结合终身学习,也可以解决每次训练都是来自不同领域的数据,互相之间因果形式差异大的问题。本文的创新点是通过结合小样本学习和终身学习提出了一种因果关系抽取模型,用来获取少量标注数据的因果关系数据集上的因果关系,并通过终身学习进行模型能力的提高,来获取更好的因果关系抽取效果。本文在四个数据集上进行实验其中两个是小数据集（Causal TB,Event Story Line）两个是大数据集（Sem Eval2010-task8,Sem Eval2020-task2）,以验证本文模型中小样本学习模型的效果。实验结果表明了小样本学习的必要性,在小数据集上我们有40%左右的提升,虽然效果仍比不上在大数据集上的因果关系抽取效果。同时本文通过对几个主流的神经网络模型进行对比试验,并将小样本模型替换为这些主流模型进行对比实验,本文的模型对比LSTM,BiLSTM,CRF,Transformer,Bert模型在大数据集和小数据集上均有不同的提升,这证明终身学习是有效的,能进行更好的因果关系抽取。
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