【摘 要】
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[目的]为了解决事件关系抽取中因缺少大规模高质量的标注数据以及事件关系复杂的语言表达模式导致现有方法难以捕获结构化事件知识的问题。[方法]提出一种基于语言学知识增强的自监督图卷积网络模型，首先利用预训练BERT模型编码文本特征，将其输入到图卷积网络中学习词之间的句法依存关系来增强文本表示，并引入多头注意力机制对不同依赖特征加以区分，再利用分段最大池化操作提取结构信息，然后组合多个段的池化结果作为事
【机 构】
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南京邮电大学计算机学院软件学院网络空间安全学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（项目编号：62202240，61872190）； 南京邮电大学人才引进项目（项目编号：NY218118，NY219104）的研究成果之一；
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[目的]为了解决事件关系抽取中因缺少大规模高质量的标注数据以及事件关系复杂的语言表达模式导致现有方法难以捕获结构化事件知识的问题。[方法]提出一种基于语言学知识增强的自监督图卷积网络模型，首先利用预训练BERT模型编码文本特征，将其输入到图卷积网络中学习词之间的句法依存关系来增强文本表示，并引入多头注意力机制对不同依赖特征加以区分，再利用分段最大池化操作提取结构信息，然后组合多个段的池化结果作为事件对的关系特征，使用关系特征进行自适应聚类生成伪类别标签，并将其作为自监督信息，通过迭代的自监督训练模式优化事件关系特征。[结果]在TACRED和FewRel数据集上进行实验，B3-F1相较于最好的基线模型分别取得了2.1%和1.2%的提升。[局限]该模型将句法依存树当作无向图处理，没有考虑边的方向和依赖边的标签信息。[结论]本文所提的基于语言学知识增强的自监督式图卷积网络模型能有效地增强文本的表征效果，为解决缺少标注数据的事件关系抽取提供了一种自监督学习框架。
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