基于区块提议网络的中文事件检测.pdf

中国科学院软件研究所学术年会’2019 暨计算机科学国家重点实验室开放周 学术论文 基于区块提议网络的中文事件检测 Nugget Proposal Networks for Chinese Event Detection. In: ACL2018. 林鸿宇，陆垚杰，韩先培，孙乐 联系人：韩先培 联系方式：xianpei@iscas.ac.cn 背景 混合字-词表示学习  深度学习方法在事件检测任务上已经取得了 长足的进步  传统模型将事件检测视为词级别的分类问题  在中文等没有自然词分隔符的语言当中，这 些方法会受到词与检测单元不匹配问题的影 响  首先单独地学习字级别与词级别的表示  使用三种不同的混合策略得到最终的混合表 示  策略包括：连接、通用混合、任务特定混合 触发词块生成器 区块提议网络  建模中文触发词的内部组合语义结构  直接在每个字级别上识别整个触发词块，从 而不受词边界的影响  使用字与词混合的增强语义表示来得到更充 分的语义表征  在每一个字符上直接预测完整的出发词块， 避免词边界的影响  利用冗余预测的策略来处理不同字符上的结 果冲突，从而降低噪声，提高模型的召回率 实验  在ACE2005和KBP2017两大事件检测数据集 上得到了当前最好的结果