山东大学学报(理学版)

作者：孙承杰,李宗蔚,单丽莉,林磊

单位：哈尔滨工业大学计算学部，黑龙江 哈尔滨 150001

关键词：事件抽取,篇章级事件抽取,机器阅读理解,图卷积神经网络,

基金：国家重点研发计划资助项目(2021YFF0901600);国家自然科学基金资助项目(62176074);哈尔滨工业大学新兴交叉“融拓计划”资助项目(SYL-JC-202203)

提出一种基于核心论元的篇章级事件抽取选取方法(core arguments-based document level event extraction, CA-DocEE)，该方法根据论元在篇章级事件中的分布特点定义核心论元的选取标准，采用异质图卷积神经网络将篇章上下文信息用于增强论元实体编码，基于机器阅读理解方法捕捉句子中的深层次语义信息来进行论元角色分类。在篇章级事件抽取公开数据集上，本文提出的方法的微平均F1值达到了80.1%，取得了与目前已知最好方法相当的效果。

来源：2024年第7期

《山东大学学报(理学版)》期刊编辑部

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