一种基于核心论元的篇章级事件抽取方法

作     者：孙承杰 李宗蔚 单丽莉 林磊 SUN Chengjie;LI Zongwei;SHAN Lili;LIN Lei

作者机构：哈尔滨工业大学计算学部黑龙江哈尔滨150001 

出 版 物：《山东大学学报（理学版）》 (Journal of Shandong University(Natural Science))

年 卷 期：2024年第59卷第7期

页      面：53-63页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家重点研发计划资助项目(2021YFF0901600) 国家自然科学基金资助项目(62176074) 哈尔滨工业大学新兴交叉“融拓计划”资助项目(SYL-JC-202203) 

主　　题：事件抽取 篇章级事件抽取 机器阅读理解 图卷积神经网络 

摘      要：提出一种基于核心论元的篇章级事件抽取选取方法(core arguments-based document level event extraction,CA-DocEE),该方法根据论元在篇章级事件中的分布特点定义核心论元的选取标准,采用异质图卷积神经网络将篇章上下文信息用于增强论元实体编码,基于机器阅读理解方法捕捉句子中的深层次语义信息来进行论元角色分类。在篇章级事件抽取公开数据集上,本文提出的方法的微平均F1值达到了80.1%,取得了与目前已知最好方法相当的效果。