【摘 要】
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事件检测是构建知识图谱,进行图推理的关键任务之一,也是信息抽取中的一个热点和难点问题。通过自动化方法从非结构化自然语言文本中检测事件,对于语料的智能分析具有重要意义。事件检测在舆情监控和金融分析中有着广泛的应用,可用于公众舆论监督和紧急事件预警。然而,事件检测效果受到语料来源和体裁的限制,大多数用于事件检测的语料库都不能提供足够的信息来解决多义、同义词关联和信息缺乏等问题,导致句子中的触发词不能被准确地提取。针对这些问题,文章提出了一种全新的基于外部信息和注意力图的事件检测模型:Event Detecti
【机 构】
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国家互联网应急中心天津分中心,中国科学院信息工程研究所
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事件检测是构建知识图谱,进行图推理的关键任务之一,也是信息抽取中的一个热点和难点问题。通过自动化方法从非结构化自然语言文本中检测事件,对于语料的智能分析具有重要意义。事件检测在舆情监控和金融分析中有着广泛的应用,可用于公众舆论监督和紧急事件预警。然而,事件检测效果受到语料来源和体裁的限制,大多数用于事件检测的语料库都不能提供足够的信息来解决多义、同义词关联和信息缺乏等问题,导致句子中的触发词不能被准确地提取。针对这些问题,文章提出了一种全新的基于外部信息和注意力图的事件检测模型:Event Detecti
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