[发明专利]基于多语言预训练模型的事件触发词检测与分类方法在审
| 申请号： | 202210404007.4 | 申请日： | 2022-04-18 |
| 公开（公告）号： | CN114896394A | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 黄永忠;张晨昊;秦韬 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/289;G06F40/30;G06F40/49;G06K9/62;G06F16/33 |
| 代理公司： | 桂林文必达专利代理事务所(特殊普通合伙) 45134 | 代理人： | 白洪 |
| 地址： | 541004 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明涉及自然语言处理技术领域，具体涉及一种基于多语言预训练模型的事件触发词检测与分类方法，首先构建事件触发词与事件要素的向量池，再使用现有的工具对事件进行语义角色标注，最后再以相似度计算方法将它们映射到给定的事件类型进行分类。本发明有效地减弱了人工进行事件标注的工作量，并且方便拓展到其他事件类型；使用多语言的预训练模型进行编码，让多种语言可以在一个向量池上进行相似性挖掘与预测，减少了一种语言训练一个模型的工作量；使用多语言的预训练模型，准备阶段中使用中英等外部新闻语料库丰富的数据量，避免了稀缺语言资源使用该方法却没有丰富新闻语料库扩充向量池的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 语言 训练 模型 事件 触发 检测 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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