1 电子科技大学电子科学技术研究院四川成都 611731
2 电子科技大学格拉斯哥学院四川成都 611731
事件句的句法结构有助于语义理解。针对中文领域的事件检测任务, 本文设计了面向句义及句法的事件检测模型(BDD)以增强对事件句的理解能力。以基于来自变压器的双向编码器表示 (BERT)的动态词向量为信息源, 设计基于依存树的长短时记忆网络模型(D-T-LSTM)以融合学习句法结构及上下文语义, 并加入基于依存向量的注意力机制强化对不同句法结构的区分度, 在中文突发事件语料库(CEC)上的实验证明了本文模型的有效性, 精确率、召回率、F1值均靠前, 且 F1值比基准模型提升了 5.4%, 召回率提升了 0.4%。
事件检测 来自变压器的双向编码器表示 基于依存树的长短时记忆网络模型 基于依存向量的注意力机制 event detection Bidirectional Encoder Representations from Transfo Dependency-Tree-LSTM(Long Short-Term Memory Networ D-Attention 太赫兹科学与电子信息学报
2023, 21(12): 1464
