基于深度学习的新闻事件抽取方法研究

怡馨 陈, 帅 王, 奕洁 陈

摘要


进入大数据时代，信息已成为一种资源。为更高效地利用信息资源，事件抽取技术飞速发展，已在各个领域广泛应用。论文对新闻事件抽取方法进行了研究，首先采集公开新闻语料，其次利用 ERNIE+CRF 模型对事件的触发词及论元进行抽取，最后根据精准度、召回率和 F1 三个指标进行评价。

关键词


事件抽取；深度学习；ERNIE；CRF

全文:

PDF

参考


陈秋瑾.基于微服务架构与知识图谱技术构建无人机知识库系统[D].厦门:厦门理工学院,2021.

范华,翁利国,周艳,等.基于Bi-LSTM和TFIDF的工单事件提取[J].电脑知识与技术,2020,16(4):291-293.

Qianli Ma. The Key Technology on Chinese Word Segmentation Based on Bi-LSTM-CRF Model[D].武汉:华中师范大学,2019.

李培峰,周国栋,朱巧明.基于语义的中文事件触发词抽取联合模型[J].软件学报,2016,27(2):280-294.

高李政,周刚,罗军勇,等.元事件抽取研究综述[J].计算机科学,2019,46(8):9-15.




DOI: https://doi.org/10.12346/sde.v4i2.5885

Refbacks

  • 当前没有refback。