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2020-06-04 20:01:39来源:半个喜剧 
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J2u由于ACE05 数据集规模小,且存在较严重的事件类型稀疏问题,因而衍生了一些相关工作以解决 上述问题。传统方法有自动构建大规模事件数据集、引入框架语义学知识库 FrameNet、引入语义资源库 WordNet/HowNet、借助机器翻译对中英文事件抽取语料互译以扩展数据集等方式。现阶段,融合外部资源的神经网络事件抽取方法的研究尝试还集中于构建大规模事件数据集上。 由于神经网络方法依赖于大量的有标记数据,而ACE05 数据集的规模比较小,使得事件抽取遭遇了一定的瓶颈。Liu 等人尝试借助 FrameNet 数据集缓解 ACE05 数据集中的若干类别事件的稀疏问题。研究中通过将 FrameNet 中的框架( Frame) 匹配到 ACE05 定义的事件类型上,从而构建一个基于FrameNet 的新事件识别数据集。首先,基于ACE05训练得到的事件识别模型识别出 FrameNet 中的可能触发词。然后,通过基于概率软逻辑模型 ( Probabilistic Soft Logic,PSL) 的限制条件选择出置信度较高的触发词组成 Event-FN 数据集。Event- FN 数据集和 ACE05 数据集将联合训练,设计得到最终的事件识别模型。Chen 等人通过远距离监督方法构建了大规模事件抽取数据集,从而帮助事件抽取任务的实效提升。研究给出通过 Freebase 构建一个基于Wikipedia 的事件数据集。Freebase 由一系列元数据 ( Compound Value Types,CVT) 组成。每条元数据包括一个类型和一系列 CVT 实例,其中每个实例包括很多论元和角色。因此,每个元数据实例可以被认为是一个事件实例,包含一个事件类型、一组论元及其角色。该工作首先通过统计方法选择Freebase 中每个事件类型的关键论元集合。然后对于 Wikipedia 中每个句子,通过判断其是否包含 Freebase中任一事件实例的所有关键论元来甄别其中是否包含事件。在包含事件的 Wikipedia 句子中,通过统计方法选择出每个Freebase 事件类型的关键触发词。而后借助FrameNet 进行触发词筛选和名词性触发词扩展。最后通过远距离监督方法从 Wikipedia 中获得有标记的事件数据集。构建的大规模事件数据集和 ACE05 数据集将共同训练基于CNN 的事件抽取模型。XU4CA

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