【摘 要】
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事件检测是信息抽取领域中一个重要的研究方向,其主要研究如何从非结构化自然语言文本中提取出事件的触发词,并识别出事件的类型。现有的基于神经网络的方法通常将事件检测看
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(2019YFB1704402)。
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事件检测是信息抽取领域中一个重要的研究方向,其主要研究如何从非结构化自然语言文本中提取出事件的触发词,并识别出事件的类型。现有的基于神经网络的方法通常将事件检测看作单词的分类问题,但是这会引起中文事件检测触发词与文本中词语不匹配的问题。此外,由于中文词语的一词多义性,在不同的语境下,相同的词语可能会存在歧义性问题。针对中文事件检测中的这两个问题,提出了一个分层次多粒度语义融合的中文事件检测模型。首先,该模型利用基于字符序列标注的方法解决了触发词不匹配的问题,同时设计了字符-词语融合门机制,以获取多种分词结
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