基于篇章信息和Bi-GRU的中文事件检测

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事件抽取是信息抽取中一个重要的研究方向,其中事件检测是事件抽取的关键。目前,中文神经网络事件检测方法均是基于句子的方法,这种方法获得的局部上下文的信息不足以解决事件触发词的歧义性。针对这个问题,文中探索了篇章信息的作用。首先,以双向门控循环单元网络(Bidirectional Gated Recurrent Units,Bi-GRU)模型为基线,定义3个窗口来学习句子特征;然后,将句子表示进行拼接,利用双向门控循环单元网络学习句子的上下文特征;最后,将句子表示和上下文表示进行融合,以丰富句子的语义信息,并
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