计算机工程与科学

作者：胡庆孟, 王红斌, 王俊钟

单位：（1.昆明理工大学信息工程与自动化学院，云南 昆明 650500;2.昆明理工大学云南省人工智能重点实验室，云南 昆明 650500;3.云南省工业和信息化厅信息中心，云南 昆明 650011）

关键词：块提取网络；词性向量；词性注意力；事件探测；事件抽取 ,,

基金：国家自然科学基金（61966020）

事件探测主要研究触发词探测以及事件类型识别。现阶段基于深度学习的模型大部分集中在利用语义角色信息、句法依存树信息以及预训练模型方面，忽略了词性的重要性。针对这个问题，提出基于块提取网络融入词性注意力机制的中文事件探测方法，首先基于NLP词性标注工具获得词性序列，然后使用CBOW算法获得词性嵌入，最后在模型中使用词性嵌入计算词性注意力用于事件探测。在ACE2005数据集上进行实验，融入词性注意力后模型在事件探测任务上的F1分数分别提升了3.8%和2.4%，表明了该方法的有效性。

来源：2023年第8期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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