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事件抽取是信息抽取中一個(gè)重要的研究方向，其中事件檢測(cè)是事件抽取的關(guān)鍵。目前，中文神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)事件檢測(cè)方法均是基于句子的方法，這種方法獲得的局部上下文的信息不足以解決事件觸發(fā)詞的歧義性。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，文中探索了篇章信息的作用。首先，以雙向門(mén)控循環(huán)單元網(wǎng)絡(luò)（ Bidirectional Gated Recurrent Units， Bi-gru）模型為基線，定義3個(gè)窗口來(lái)學(xué)習(xí)句子特征;然后，將句子表示進(jìn)行拼接，利用雙向門(mén)控循環(huán)單元網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)句子的上下文特征;最后，將句子表示和上下文表示進(jìn)行融合，以豐富句子的語(yǔ)義信息，并減少候選觸發(fā)詞語(yǔ)乂模糊現(xiàn)象，通過(guò) Softmax喦數(shù)進(jìn)行事件觸發(fā)詞的分類(lèi)。在ACEΣ005數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，句子的上下文特征能夠有效提升中文事件檢測(cè)方法的性能，該中文事件檢測(cè)方法的FⅠ值比當(dāng)前最好的模型高1.5%。
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