基于图卷积网络融合依存信息的事件检测方法
Event detection based on dependency information and graph convolutional network
1. 南京理工大学 计算机科学与工程学院, 南京 210094
2. 国防科技大学 信息系统工程重点实验室, 长沙 410003
3. 中国电子科技集团公司第二十八研究所, 南京 210007
摘要
句子级别细粒度的事件检测任务旨在对触发词进行识别与分类。针对现有事件检测方法中存在的过度平滑及缺乏依存类型信息的问题，提出了一种基于图卷积网络融合依存信息的事件检测方法。该模型首先使用双向长短期记忆网络对句子进行编码，同时根据依存分析构建多阶句法图和依存句法图；然后利用图卷积网络融合句子的依存信息，从而有效地利用多跳信息和依存标签信息。在自动文本抽取数据集上进行实验，在触发词识别和分类这两个子任务中分别取得了81.7%和78.6%的F1值。结果显示，提出的方法能更加有效地捕获句子中的事件信息，提升了事件检测的效果。
基金项目
国防基础科研计划国防科技重点实验室稳定支持项目
国家自然科学基金资助项目
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.03.0097
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第10期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2967-2971,3006
文章编号: 1001-3695(2023)10-013-2967-05
发布历史
[2023-07-05] 优先出版
[2023-10-05] 印刷出版
引用本文
张紫月, 王羽, 徐建. 基于图卷积网络融合依存信息的事件检测方法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (10): 2967-2971,3006. (Zhang Ziyue, Wang Yu, Xu Jian. Event detection based on dependency information and graph convolutional network [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (10): 2967-2971,3006. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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