[发明专利]一种基于图循环神经网络的事件事实性检测方法有效
| 申请号： | 202011626720.0 | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN112686040B | 公开（公告）日： | 2022-08-23 |
| 发明（设计）人： | 黄河燕;刘啸 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学;北京理工大学东南信息技术研究院 |
| 主分类号： | G06F40/289 | 分类号： | G06F40/289;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 张利萍 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图循环神经网络的事件事实性检测方法，属于信息抽取技术和计算机自然语言处理技术领域。本发明通过训练一个图循环神经网络事件事实性检测器，有效利用依存树中的信息，将其中包含丰富信息的边类别标签和方向信息与神经网络进行结合，同时，利用参数共享的性质缓解过拟合的风险。本方法，克服了传统方法没有将依存树中包含丰富信息的边类别标签和方向信息结合进神经网络中的缺陷，提高信息利用率。通过利用参数共享机制，规避了堆叠图网络层数来建模依存树中的多跳路径时因参数线性增长而导致的容易过拟合的风险。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 循环 神经网络 事件 事实性 检测 方法 | ||
【主权项】：
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