融合上下文依赖和句子语义的事件线索检测研究

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事件线索检测旨在从自由文本中自动抽取触収事件的词或短语。现有的英文事件线索检测方法依赖于特征提取工具,这样会造成错误传递。而且忽略了待测词与上下文的依赖关系和句子的语义信息,这些信息对事件线索检测是很有帮助的。本文提出一种神经网络方法,利用双向长短时记忆网络(Bidirectional Long Short Term Memory,Bi-LSTM)抓取待测词在句子中的上下文依赖,同时使用门控循环神经网络(Gated Recurrent Neural Network,GRNN)学习句子的语义表示,融合这两种信息提高事件线索词的识别能力。在KBP2015评测语料上的实验结果显示,本文提出的方法是有效的幵且比baseline方法有显著提高。
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