基于句法 GCN 与 BERT 的中文事件抽取
计算与语言
2021-12-21 v1 人工智能
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应用统计
摘要
随着信息技术的快速发展，在线平台（如新闻门户和社交媒体）每时每刻都在产生海量网络信息。因此，从社会流中提取事件的结构化表示至关重要。一般而言，已有的事件抽取研究利用模式匹配、机器学习或深度学习方法执行事件抽取任务。然而，由于中文语言的独特特征，中文事件抽取的性能不如英文。本文中，我们提出一个集成框架来执行中文事件抽取。所提方法是一个融合语义特征与句法特征的多通道输入神经框架。语义特征由 BERT 架构捕获。词性（POS）特征与依存句法分析（DP）特征分别通过嵌入画像和图卷积网络（GCN）捕获。我们还在真实数据集上评估了我们的模型。实验结果表明，所提方法显著优于基准方法。
引用
@article{arxiv.2112.09939,
title = {Syntactic-GCN Bert based Chinese Event Extraction},
author = {Jiangwei Liu and Jingshu Zhang and Xiaohong Huang and Liangyu Min},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.09939},
year = {2021}
}
备注
9 pages, 4 figures, 3 tables. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2111.03212