摘要事件同指消解在自然语言理解中是一项复杂的任务,它需要在理解文本信息的基础上,发现其中的同指事件。事件同指消解在信息抽取、问答系统、阅读理解等自然语言任务中均有重要作用。该文提出了一个事件同指消解框架,包括事件抽取(ENS_NN)、真实性识别(ENS_NN)和事件同指消解(AGCNN)三个部分。事件同指消解模型(AGCNN)利用注意力池化机制来捕获事件的全局特征,利用门控卷积抽取复杂语义特征,提高了事件同指消解的性能。在KBP 2015和KBP 2016数据集上的实验结果表明,该文提出的方法优于目前最优的系统。
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一种面向生文本的事件同指消解神经网络方法
本站小编 Free考研考试/2022-01-02
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摘要实体和事件抽取旨在从文本中识别出实体和事件信息并以结构化形式予以呈现。现有工作通常将实体抽取和事件抽取作为两个单独任务,忽略了这两个任务之间的紧密关系。实际上,事件和实体密切相关,实体往往在事件中充当参与者。该文提出了一种混合神经网络模型,同时对实体和事件进行抽取,挖掘两者之间的依赖关系。模型采 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于密令位置信息特征的问题生成
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