【摘 要】
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因果关系抽取在事件预测、情景生成、问答以及文本蕴涵等任务上都有重要的应用价值.但多数现有的因果关系抽取方法都需要人工定义模式和约束,且严重依赖知识库.为此,本文利用
【机 构】
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北京理工大学计算机学院,北京理工大学自然语言处理实验室
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因果关系抽取在事件预测、情景生成、问答以及文本蕴涵等任务上都有重要的应用价值.但多数现有的因果关系抽取方法都需要人工定义模式和约束,且严重依赖知识库.为此,本文利用生成式对抗网络(Generative adversarial networks,GAN)的对抗学习特性,将带注意力机制的双向门控循环单元神经网络(Bidirectional gated recurrent units networks,BGRU)与对抗学习相融合,通过重定义生成模型和判别模型,基本的因果关系抽取网络能够与判别网络形成对抗,进而从因果关系解释信息中获得高区分度的特征.实验结果表明,与当前用于因果关系抽取的方法相比较,该方法表现出更优的抽取效果.
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