[发明专利]一种基于多层图注意力网络的事件检测方法及装置

权利要求书

1.一种基于多层图注意力网络的事件检测方法，其特征在于，包括步骤：

获取事件文本信息中的上下文单词，并确定与所述上下文单词对应的句法信息邻接矩阵和拼接向量；

将所述邻接矩阵和所述拼接向量作为人工神经网络的输入，获取输出向量；

依据所述拼接向量与所述输出向量聚合生成聚合信息；

依据所述聚合信息确定所述上下文单词的触发词类别。

2.根据权利要求1所述的基于多层图注意力网络的事件检测方法，其特征在于，所述获取事件文本信息中的上下文单词，并确定与所述上下文单词对应的句法信息邻接矩阵和拼接向量的步骤，包括：

依据所述上下文单词确定与所述上下文单词对应的句法信息；

依据所述句法信息生成所述句法信息邻接矩阵；

依据所述上下文单词的词嵌入向量生成所述拼接向量。

3.根据权利要求2所述的基于多层图注意力网络的事件检测方法，其特征在于，所述依据所述上下文单词确定与所述上下文单词对应的句法信息的步骤，包括：

通过句法依存对所述事件文本信息进行分析，并依据所述事件文本信息的分析结果生成所述上下文单词对应的句法信息。

4.根据权利要求1所述的基于多层图注意力网络的事件检测方法，其特征在于，所述将所述邻接矩阵和所述拼接向量作为人工神经网络的输入，获取输出向量的步骤，包括：

将同一批次的所述邻接矩阵生成一个张量；

将所述张量和所述拼接向量输入到人工神经网络进行计算，并依据所述人工神经网络计算的结果生成所述输出向量。

5.根据权利要求1所述的基于多层图注意力网络的事件检测方法，其特征在于，所述依据所述聚合信息确定所述上下文单词的触发词类别的步骤，包括：

依据所述聚合信息确定所述上下文单词的触发词，并依据分类器模块对所述触发词进行分类。

6.一种基于多层图注意力网络的事件检测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取事件文本信息中的上下文单词，并确定与所述上下文单词对应的句法信息邻接矩阵和拼接向量；

计算模块，用于将所述邻接矩阵和所述拼接向量作为人工神经网络的输入，获取输出向量；

聚合模块，用于依据所述拼接向量与所述输出向量聚合生成聚合信息；

分类模块，用于依据所述聚合信息确定所述上下文单词的触发词类别。

7.根据权利要求6所述的基于多层图注意力网络的事件检测装置，其特征在于，所述获取模块，包括：

表达子模块，用于依据所述上下文单词确定与所述上下文单词对应的句法信息；

生成子模块，用于依据所述句法信息生成所述句法信息邻接矩阵；

拼接子模块，用于依据所述上下文单词的词嵌入向量生成所述拼接向量。

8.根据权利要求7所述的基于多层图注意力网络的事件检测装置，其特征在于，所述表达子模块，包括：

依存分析子模块，用于通过句法依存对所述事件文本信息进行分析，并依据所述事件文本信息的分析结果生成所述上下文单词对应的句法信息。

9.根据权利要求6所述的基于多层图注意力网络的事件检测装置，其特征在于，所述计算模块，包括：

数组转换子模块，用于将同一批次的所述邻接矩阵生成一个张量；

人工神经网络计算子模块，用于将所述张量和所述拼接向量输入到人工神经网络进行计算，并依据所述人工神经网络计算的结果生成所述输出向量。

10.根据权利要求6所述的基于多层图注意力网络的事件检测装置，其特征在于，所述分类模块，包括：

触发词处理子模块，用于依据所述聚合信息确定所述上下文单词的触发词，并依据分类器模块对所述触发词进行分类。