[发明专利]一种基于机器阅读理解模型的事件抽取方法在审
申请号: | 202111168223.5 | 申请日: | 2021-09-30 |
公开(公告)号: | CN115905458A | 公开(公告)日: | 2023-04-04 |
发明(设计)人: | 何小海;刘露平;周欣;卿粼波;魏鑫;吴小强;滕奇志 | 申请(专利权)人: | 四川大学 |
主分类号: | G06F16/33 | 分类号: | G06F16/33;G06F16/35;G06F40/211;G06F40/216;G06F40/295 |
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地址: | 610065 四川*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于机器阅读理解模型的事件抽取方法。该方法将事件抽取的两个子任务:事件检测和事件元素提取都建模成机器阅读理解任务,并采用多轮问答的方式来抽取出事件的完整信息。本发明通过使用BERT预训练模型来构建机器阅读理解框架。为了使模型能学习到句子中的实体信息,在输入句子中对句子中的实体进行显式地标记。此外还构建了历史会话信息编码模块,并采用注意力机制从历史会话中捕获重要信息以辅助当前轮次的问答。相比于现有方法,本发明方法能更好的利用先验知识来辅助进行事件抽取,在自动文摘、自动问答以及事理图谱构建等方面具有广阔应用前景。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 机器 阅读 理解 模型 事件 抽取 方法 | ||
【主权项】:
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