[发明专利]事件确认方法、装置及电子设备

说明书

本申请公开了事件确认方法和装置，事件类型预测模型构建方法和装置，以及电子设备。事件确认方法包括：获取文章中的待检测词、及与待检测词对应的句子片段；将文章相关的词向量、句子片段相关的词向量和句子片段中的词的词位置向量作为事件类型预测模型的输入数据，通过文章级事件特征抽取子网络，根据文章相关的词向量抽取文章级事件特征，并通过上下文级事件特征抽取子网络，根据句子片段相关的词向量和词位置向量抽取上下文级事件特征；通过事件类型预测子网络，根据文章级及上下文级事件特征，预测待检测词的事件类型。采用这种处理方式，使得结合待检测词所在文章的信息和周边文本的信息进行事件识别；因此，可以有效提升事件识别的准确度。

技术领域

本申请涉及自然语言处理技术领域，具体涉及事件确认方法和装置，事件类型预测模型构建方法和装置，以及电子设备。

背景技术

事件提取（event extraction）技术是自然语言领域的一个研究热点，通过该项技术可实现自动从文章中检测出预先设定的事件。

一种典型的事件确认方法的处理过程如下所述。首先，获取已标注事件类型的文本数据，作为训练数据；然后，通过机器学习算法从训练数据中学习得到事件类型预测模型；最后，将待检测文本作为事件类型预测模型的输入数据，通过该模型自动识别出文本包括的事件。

然而，在实现本发明过程中，发明人发现现有技术方案至少存在如下问题：由于只是简单地从待检测词周边有限的文本范围内提取信息，而忽略了整篇文章的信息，因此导致事件识别的准确度较低。

发明内容

本申请提供事件确认方法，以解决现有技术存在的事件识别准确度低的问题。本申请另外提供事件确认装置，事件类型预测模型构建方法和装置，以及电子设备。

本申请提供一种事件确认方法，包括：

获取文章中的待检测词；以及，获取与所述待检测词对应的句子片段；

对所述文章执行词向量嵌入，得到所述文章相关的词向量，作为第一词向量；以及，对所述句子片段执行词向量嵌入，得到所述句子片段相关的词向量，作为第二词向量；以及，对所述句子片段中的词对应的词位置信息执行词位置向量嵌入，得到所述句子片段中的词对应的词位置向量；

将所述第一词向量、所述第二词向量和所述词位置向量作为事件类型预测模型的输入数据，所述事件类型预测模型包括文章级事件特征抽取子网络、上下文级事件特征抽取子网络和事件类型预测子网络；

通过所述文章级事件特征抽取子网络，根据所述第一词向量抽取文章级事件特征，并通过所述上下文级事件特征抽取子网络，根据所述第二词向量和所述词位置向量抽取上下文级事件特征；

通过所述事件类型预测子网络，至少根据所述文章级事件特征和所述上下文级事件特征，获取与所述待检测词对应的事件类型的预测值，作为所述文章包括的事件类型。

可选的，还包括：

获取在所述待检测词之前或之后出现的至少一个词分别对应的事件类型，作为相邻词的事件类型；

对所述相邻词的事件类型执行事件类型向量嵌入，得到事件类型向量；

所述通过所述事件类型预测子网络，并至少根据所述文章级事件特征和所述上下文级事件特征，并获取所述待检测词对应的事件类型的预测值，包括：

通过所述事件类型预测子网络，根据所述文章级事件特征、所述上下文级事件特征和所述事件类型向量，获取所述预测值。

可选的，所述文章级事件特征抽取子网络包括：句子级事件特征确定子网络，段落级事件类型特征确定子网络，文章级事件特征确定子网络；

所述通过所述文章级事件特征抽取子网络，并根据所述第一词向量抽取文章级事件特征，包括：