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申请/专利权人：郑州大学
摘要：本发明公开了一种事件隐式关系抽取方法，来进行因果关系分类和回归识别。该模型结合双向长短记忆网络和图卷积网络进行融合特征提取，并将中心触发词的距离信息整合到语义特征中，以丰富语义特征的提取。实验表明，本文所提出的模型在隐式关系抽取任务中的表现性能更佳。包括：Embedding层将文本转换为上下文语义表示向量；特征提取层使用双向长短期记忆网络BiLSTM和图卷积网络GCN进行联合特征抽取，BiLSTM负责捕获文本序列中的上下文信息，在此基础上利用GCN构建事件元素之间的图表示，充分利用图结构信息捕获词汇级语义信息，理解词汇之间的复杂关系；Attenton层采用注意力机制进一步增强模型对关键信息的关注能力，从文本中抽取出事件之间的复杂关系，Softmax输出层使用Softmax模型进行分类并输出结果。
主权项：1.一种事件隐式关系抽取方法，其特征在于，所述方法包括：1Embedding层，将文本转换为上下文语义表示向量；2特征提取层，分别获得BiLSTM和GCN的特征向量；3Attention层，自动识别并标记关键词汇；4Softmax，进行分类并输出结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 郑州大学 一种事件隐式关系抽取方法
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