用于中文事件检测的块提议网络
计算与语言
2018-05-02 v1
摘要
基于神经网络的模型通常将事件检测视为逐词分类任务，这受制于词与事件触发词之间的不匹配问题，尤其在中文等无自然词边界的语言中更为严重。本文提出块提议网络（NPNs），其通过以每个字符为中心直接提议完整触发词块，而不论词边界，从而解决词-触发词不匹配问题。具体而言，NPNs 以字符级范式执行事件检测：首先学习每个字符的混合表示，以捕获来自字符与词的结构及语义信息；随后基于所学表示，利用中文事件触发词的字符组合结构提议并分类触发词块。在 ACE2005 与 TAC KBP 2017 数据集上的实验表明，NPNs 显著优于最先进的方法。
引用
@article{arxiv.1805.00249,
title = {Nugget Proposal Networks for Chinese Event Detection},
author = {Hongyu Lin and Yaojie Lu and Xianpei Han and Le Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.00249},
year = {2018}
}
备注
Accepted to ACL2018