【摘 要】
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事件是人类存储记忆和进行逻辑思维活动的基本知识单元,其相关研究在哲学、语言学、人工智能等相关学术领域愈发受到重视。面向事件研究可以为知识图谱、事件分析、搜索引擎、推荐系统等专业研究和具体应用提供支撑和服务。本文对面向事件研究中事件要素识别和事件关系分类两个方向进行了研究,并针对以往研究存在和研究过程发现的一些问题,提出了解决方法,具体包括:（1）基于双维注意力和动态目标模型的事件要素识别研究。针对
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“事件本体形式化方法中的几个重要问题”（项目编号:61273328）； 安徽省高校优秀青年人才支持计划项目（gxyq2017007）； 安徽高校自然科学研究重点项目“面向事件的文本表示方法研究”（项目编号:KJ2016A202）；
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事件是人类存储记忆和进行逻辑思维活动的基本知识单元,其相关研究在哲学、语言学、人工智能等相关学术领域愈发受到重视。面向事件研究可以为知识图谱、事件分析、搜索引擎、推荐系统等专业研究和具体应用提供支撑和服务。本文对面向事件研究中事件要素识别和事件关系分类两个方向进行了研究,并针对以往研究存在和研究过程发现的一些问题,提出了解决方法,具体包括:（1）基于双维注意力和动态目标模型的事件要素识别研究。针对事件要素识别这类序列标注任务中普遍存在的难以提取深层语义特征和样本不均衡问题。本文使用双维注意力网络提取特征,并结合动态目标算法,提出了基于双维注意力和动态目标模型的事件要素识别方法。首先,使用预训练的嵌入神经网络将经过预处理后的样本映射成低维稠密矩阵;然后双维注意力网络从矩阵行和列两个维度计算注意力得分,并结合全连接层提取文本中的深层语义特征;最后,利用线性神经网络实现分类输出,并根据输出结果进行序列标注,完成事件要素识别。此外,在模型训练阶段,使用动态目标算法对目标标签进行权重分配并计算损失值从而更新模型,有效缓解了样本不均衡问题。对比实验表明,本文方法能较好地提升事件要素识别的效果。（2）基于多特征多注意力模型的事件关系分类研究。针对传统关系分类方法依赖人工设计特征,缺乏深层次信息的问题。本文提出了基于多特征多注意力模型的事件关系分类方法。首先,在构建特征矩阵时,加入了位置特征、事件要素特征和事件上下文特征三种额外特征,并使用多个嵌入神经网络对各个特征进行映射和融合以构建特征矩阵;然后,结合双维注意力网络、点积注意力网络和双向门控循环神经网络从特征矩阵中依次提取深层语义特征、事件间特征以及上下文依赖特征;最后,利用线性神经网络进行分类输出,并将概率值最大的关系类别作为分类结果,完成事件关系分类。实验结果表明,通过融合多种特征,本文方法取得了较为理想的分类效果。图 14 表 17 参 68
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