文档名：基于结构化表示的中文事件同指消解方法
事件同指消解是自然语言处理中一个具有挑战性的任务,它在事件抽取、问答系统和阅读理解中有着重要的作用.针对事件的语义信息主要由触发词和论元表示这一个特点,本文将事件进行结构化表示并输入一个基于门控和注意力机制的模型GAN-SR(GatedAttentionNetworkwithStructuredRepresentation),在文档内进行中文事件同指消解.首先,该模型采用语义角色标注和依存句法分析技术对事件句进行浅层语义分析,抽取事件句信息并表示为一个事件五元组.其次,该模型将各种事件信息输入GRU进行编码,然后使用多头注意力机制挖掘事件句和事件对之间的重要特征.该文在ACE2005中文语料库上的实验表明,GAN-SR的性能优于目前性能最好的基准系统.
作者：宦敏程昊熠李培峰
作者单位：苏州大学计算机科学与技术学院,江苏苏州215006
母体文献：第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会论文集
会议名称：第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会
会议时间：2019年10月18日
会议地点：昆明
主办单位：中国中文信息学会
语种：chi
分类号：
关键词：中文事件 同指消解 结构化表示 注意力机制
在线出版日期：2021年8月24日
基金项目：
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