【摘 要】
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为了提高人们对危险环境变化的感知,从新闻报道中自动抽取紧急事件具有重要意义。深度神经网络虽广泛应用于事件抽取并取得了显著成果,但它们大多是基于数据集ACE2005进行的
【机 构】
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东华大学信息科学与技术学院数字化纺织服装技术教育部工程研究中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金（61806051,61903078）;上海市扬帆计划(17YF1426100);上海市自然科学基金（19ZR1402300,20ZR1400400）
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为了提高人们对危险环境变化的感知,从新闻报道中自动抽取紧急事件具有重要意义。深度神经网络虽广泛应用于事件抽取并取得了显著成果,但它们大多是基于数据集ACE2005进行的。该数据集不包含紧急事件,也不适合作为输入的实际应用。因此,本文构造了一种网格结构的长短时记忆网络(LatticeLSTM)中文紧急事件抽取模型。该模型利用预训练模型进行字符向量嵌入,并使用条件随机场(CRF)捕获触发词和事件元素间的相互作用。在CEC语料库上实验证明了该模型的有效性,且其整体性能优于其他最新方法。
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