[发明专利]一种基于序列生成模型的多事件检测方法有效
| 申请号： | 202011496007.9 | 申请日： | 2020-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN112612871B | 公开（公告）日： | 2023-09-15 |
| 发明（设计）人： | 庄越挺;邵健;吕梦瑶;宗畅 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/35;G06F40/289;G06N3/0442;G06N3/0455;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 傅朝栋;张法高 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于序列生成模型的多事件检测方法。为了解决现有方法对触发词抽取的过度依赖和对事件共现关系、事件类别语义信息忽略的缺陷，本发明利用序列生成模型可以生成不定长序列的特性，实现了在无需进行触发词抽取的情况下也能进行多事件检测的效果，降低了对数据集的标注要求，增强了方法的可用性。在构建序列生成模型时，使用编码器‑解码器的架构，在解码预测输出的过程中使用上一时间步的输出作为输入，因此可以学习各事件类别间的共现关系。此外，本发明同时编码事件文本语义和事件类别名称的语义信息，使得在数据量较少的情况下也能加入更多先验信息得到良好的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 序列 生成 模型 多事 检测 方法 | ||
【主权项】：
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