【摘 要】
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针对高速公路突发事件实体识别和事件分类任务中文本表征时存在的一词多义问题,提出使用层次多头注意力网络HMAN来学习文本字向量的高层次特征表示,结合经典的BiLSTM-CRF模型
【基金项目】
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浙江省交通运输厅科研计划项目(ZJXL-JTT-2019061)
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针对高速公路突发事件实体识别和事件分类任务中文本表征时存在的一词多义问题,提出使用层次多头注意力网络HMAN来学习文本字向量的高层次特征表示,结合经典的BiLSTM-CRF模型,构建一个称为HMAN-BiLSTMCRF的多任务联合学习模型。模型共享文本特征表示模块,使用CRF对共享表征进行解码获得最优实体标注序列,而全连接层则根据输入的文本特征预测事件类别。在FEIC数据集上的实验结果显示,本文所提出的HMAN-BiLSTM-CRF在突发事件实体识别和分类两项任务中都优于其他对比模型。
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