融合篇章表征的事件指代消解研究

事件指代消解任务比实体指代消解难度大,主要原因为事件描述在非结构化文本中分布稀疏,且不具备同指关系的单链占很大比例,同时事件自身承载的语义信息比实体更加丰富.为了准确地抽取文本中的同指事件,针对以上特点,提出一种融合篇章表征的事件指代消解模型.该模型通过CRF有效地区分非事件句、单链以及同指链,同时利用分层注意力机制捕捉句子级别和篇章级别的重要信息.在KBP2015和2016数据集上进行的事件指代消解实验验证了该模型的有效性,在CoNLL评测标准下F1值达到43.07％....

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Published in北京大学学报（自然科学版） Vol. 56; no. 1; pp. 82 - 88
Main Authors 吴瑞萦, 孔芳
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 苏州大学计算机科学与技术学院,苏州,215006 20.01.2020
Subjects
篇章表征
事件指代消解
分层注意力机制
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ISSN0479-8023
DOI10.13209/j.0479-8023.2019.091

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Summary:事件指代消解任务比实体指代消解难度大,主要原因为事件描述在非结构化文本中分布稀疏,且不具备同指关系的单链占很大比例,同时事件自身承载的语义信息比实体更加丰富.为了准确地抽取文本中的同指事件,针对以上特点,提出一种融合篇章表征的事件指代消解模型.该模型通过CRF有效地区分非事件句、单链以及同指链,同时利用分层注意力机制捕捉句子级别和篇章级别的重要信息.在KBP2015和2016数据集上进行的事件指代消解实验验证了该模型的有效性,在CoNLL评测标准下F1值达到43.07％.
ISSN:0479-8023
DOI:10.13209/j.0479-8023.2019.091