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公开(公告)号：CN110135457B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201910288771.8
申请日：2019-04-11
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于自编码器融合文档信息的事件触发词抽取方法，包括：以未标注自由文本语料生成训练集，训练GRU模型以构建该自编码器；对训练语料进行预处理和标签标注，提取待识别词；以该自编码器获取该待识别词在其所在文档内的文档向量，作为该待识别词的全局特征；以该待识别词的词向量和实体类型分布式表达，作为该待识别词的局部特征；将该全局特征和该局部特征进行向量拼接，获得该待识别词的上下文特征；将该上下文特征输入Bi‑GRU模型进行多分类，以识别该待识别词是否为事件触发词及该待识别词的对应事件类型。
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公开(公告)号：CN110135457A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910288771.8
申请日：2019-04-11
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于自编码器融合文档信息的事件触发词抽取方法，包括：以未标注自由文本语料生成训练集，训练GRU模型以构建该自编码器；对训练语料进行预处理和标签标注，提取待识别词；以该自编码器获取该待识别词在其所在文档内的文档向量，作为该待识别词的全局特征；以该待识别词的词向量和实体类型分布式表达，作为该待识别词的局部特征；将该全局特征和该局部特征进行向量拼接，获得该待识别词的上下文特征；将该上下文特征输入Bi-GRU模型进行多分类，以识别该待识别词是否为事件触发词及该待识别词的对应事件类型。
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