[发明专利]一种基于图模型的篇章级别事件因果关系抽取方法在审
| 申请号： | 202011408734.5 | 申请日： | 2020-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN112507124A | 公开（公告）日： | 2021-03-16 |
| 发明（设计）人： | 何发智;赵坤;罗锦坤 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F40/211;G06F40/30;G06K9/62;G06F16/31 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 许莲英 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于图模型的篇章级别事件因果关系抽取方法。本发明进行数据收集并进行训练集合、测试集合的划分；对训练集合进行事件与事件因果关系人工标注；对数据进行预处理操作得到规范化后的输入数据；将规范化后的输入数据通过BERT语言模型获得事件与句子的语义向量；将事件与句子的语义向量利用层次注意力机制获取包含篇章信息的事件语义向量；基于包含篇章信息的事件语义向量利用图模型计算事件因果关系；利用梯度下降算法进行训练得到可用于预测事件因果关系的模型。本发明的事件因果关系抽取性能更加优良，且也能推广至其他类型实体关系、事件关系抽取任务之中。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模型 篇章 级别 事件 因果关系 抽取 方法 | ||
【主权项】：
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