基于跨度和图卷积网络的篇章级事件抽取模型
廖涛
牛冰宇
安徽理工大学 计算机科学与工程学院,安徽 淮南 232001
摘要：为解决现有的事件抽取方法在实体抽取子任务中难以充分利用上下文信息,导致事件抽取精度较低的问题,提出了基于跨度和图卷积网络的篇章级事件抽取(document-level event extraction based on span and graph convolutional network,DEESG)模型.首先,设计中间线性层对编码的向量进行线性处理,并结合标注信息计算最佳跨度,通过提升对跨度开始位置和结束位置判断的准确度来提高实体抽取的精度;接着,提出异构图的构建方法,使用池化策略将实体与句子表示为图的节点,根据提出的建边规则构建异构图,以此建立全局信息的交互,并利用多层图卷积网络(graph convolutional network,GCN)对异构图进行卷积,获得具有上下文信息的实体表示和句子表示,以此解决上下文信息利用不充分的问题;然后,利用多头注意力机制进行事件类型的检测;最后,为组合中的实体分配论元角色,完成事件抽取任务.在中文金融公告(Chinese financial announcements,ChFinAnn)数据集上进行实验.结果表明,与拥有追踪器的异构图交互模型(graph-based interaction model with a tracker,GIT)相比,DEESG模型的F1分数提升了 1.3 个百分点.该研究证实DEESG模型能有效应用于篇章级事件抽取领域.
关键词：事件抽取跨度实体抽取异构图图卷积网络上下文信息
分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(62076006)安徽省高校协同创新项目(GXXT-2021-008)
论文发表日期：2025-03-19
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 108-113 )
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