針對(duì)現(xiàn)有突發(fā)事件演化關(guān)系抽取方法僅利用了句子本身的信息而忽略了背景知識(shí)的問題,引入概念圖譜進(jìn)行特征拓展,以獲得更多的語義信息來改善演化關(guān)系抽取效果。首先根據(jù)概念圖譜構(gòu)建突發(fā)事件語義網(wǎng)絡(luò),通過特征迭代選擇算法獲得演化因子的概念特征,然后聯(lián)合概念特征與突發(fā)事件文本作為雙向門控循環(huán)單元(BiGRU)模型的輸入進(jìn)行特征學(xué)習(xí),并利用注意力(Attention)機(jī)制對(duì)輸出的特征信息序列實(shí)施加權(quán)變換,最后將學(xué)習(xí)到的特征序列輸入到分類器進(jìn)行演化關(guān)系分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的基于概念圖譜與BiGRU-Att模型的方法相比于現(xiàn)有方法,在準(zhǔn)確率、召回率和F₁值等評(píng)價(jià)指標(biāo)上均有提升。

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
1 相關(guān)工作
2 本文方法的系統(tǒng)框架
3 概念特征抽取
    3.1 候選概念集
    3.2 實(shí)例-概念語義網(wǎng)絡(luò)
    3.3 特征迭代選擇算法
4 特征拓展
5 BiGRU-Att模型
    5.1 詞嵌入層
    5.2 BiGRU層
    5.3 Attention層
    5.4 分類器
6 實(shí)驗(yàn)
    6.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集與概念圖譜
    6.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
7 結(jié)語



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