基于深度学习的阿拉伯语食品危害文本事件抽取
社会与信息网络
2020-08-13 v1
摘要
社交媒体网站已将数字设备普及给公众，使信息共享更便捷、更快速。文本数据交换是社交媒体用户中最流行的交流方式，已成为一种必要的处理手段。另一方面，事件抽取意味着对社交媒体帖子流中事件的理解。事件抽取有助于在自然灾害中采取更快速的纠正行动，并可能挽救生命。该任务的主要目标是开发特定模型以检测和抽取数字文本中识别出的事件（事故）。我们在此提出一种基于深度循环网络的模型，用于从社交媒体信息流中抽取事件。
引用
@article{arxiv.2008.05014,
title = {Event Extraction Based on Deep Learning in Food Hazard Arabic Texts},
author = {Fouzi Harrag and Selmene Gueliani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.05014},
year = {2020}
}