计算机工程与科学

作者：韩哲, 姜晶菲, 乔林波, 窦勇, 许金伟, 阚志刚

单位：（国防科技大学计算机学院,湖南 长沙 410073）

关键词：FPGA,事件抽取,膨胀门卷积神经网络,加速器,

基金：国家重大专项计划（2018ZX01028101）;预研项目（31513010602?1）

事件抽取技术是实现特定信息快速提取的一种关键技术，可广泛应用于信息检索、情感分析等场景。中文事件抽取因需要考虑中文语言特性的问题，较英文事件抽取任务来说更为困难。基于当前前沿的英文事件抽取神经网络模型，提出了一种适合硬件计算的中文事件抽取神经网络模型CEE?DGCNN，其事件触发词分类在ACE2005中文语料库上实现了71.71%的F1值。并设计实现了相应的加速器，通过对数据的定点量化进一步优化了模型大小，其性能在Xilinx XCKU115 FPGA上达到了97 GOP/s，为CPU平台上性能的67倍。

来源：2020年第11期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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