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一種面向生文本的事件同指消解神經網絡方法
方杰; 李培峰; 朱巧明 蘇州大學計算機科學與技術學院; 江蘇蘇州215006
關鍵詞：事件抽取 事件同指消解 注意力池化 門控卷積
摘要：事件同指消解在自然語言理解中是一項復雜的任務,它需要在理解文本信息的基礎上,發現其中的同指事件。事件同指消解在信息抽取、問答系統、閱讀理解等自然語言任務中均有重要作用。該文提出了一個事件同指消解框架,包括事件抽取(ENS_NN)、真實性識別(ENS_NN)和事件同指消解(AGCNN)三個部分。事件同指消解模型(AGCNN)利用注意力池化機制來捕獲事件的全局特征,利用門控卷積抽取復雜語義特征,提高了事件同指消解的性能。在KBP 2015和KBP 2016數據集上的實驗結果表明,該文提出的方法優于目前最優的系統。
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