基于门控多层次注意机制的事件主体抽取

冀相冰 朱艳辉 詹 飞 梁文桐 张 旭

(湖南工业大学计算机学院 湖南 株洲 412008)

(智能信息感知及处理技术湖南省重点实验室 湖南 株洲 412008)

0 引 言

随着互联网的快速发展，网络舆情事件呈爆炸式增长，使得人工提取信息的方法变得困难。过去几年，自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)研究人员着重关注复杂的信息抽取任务，例如事件抽取。事件抽取旨在从网络文本中检测能标识事件的触发词、事件类型、事件元素和元素角色等。其中：事件触发词指可以清晰表明事件发生的核心词汇；事件类型指事件所属的类别；事件元素指事件的参与者或实体描述；元素角色指事件元素在事件中所充当的角色，如主体、参与者和受害者等。事件抽取是构建知识图谱、实现智能问答和舆情监控的基础工作。事件主体是指事件发生的实施者，如公司、机构或者个人等，主体抽取属于事件元素角色识别任务，即已知一段文本和文本所属的事件类型，从文本中抽取指定事件类型的事件主体，同一文本中可能存在多个事件和事件主体。命名实体识别的主要工作是从一段文本语料中识别出组织机构名、地名和人名等各种类型的实体。命名实体识别属于事件主体抽取的子任务，事件主体抽取在获取句子中所有命名实体之后，进一步通过已知事件类型寻找事件触发词，然后根据各个命名实体与事件触发词的依赖关系，识别与指定事件类型密切相关的命名实体作为事件主体。……