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J-GLOBAL ID：202002255702702302   整理番号：20A2674813

配列タグに基づくイベント連携抽出手法【JST・京大機械翻訳】

Joint event extraction based on sequence annotation

著者 (5件)： Wang Xiaolang (重慶郵電大学 計算智能重慶市重点実験室,重慶400065) ,  Deng Wei (重慶郵電大学 計算智能重慶市重点実験室,重慶400065;西南財経大学 統計研究中心,成都611130) ,  Hu Feng (重慶郵電大学 計算智能重慶市重点実験室,重慶400065) ,  Deng Weibin (重慶郵電大学 計算智能重慶市重点実験室,重慶400065) ,  Zhang Qinghua (重慶郵電大学 計算智能重慶市重点実験室,重慶400065)
資料名： Chongqing Youdian Da Xue Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Chongqing Youdian Da Xue Xuebao. Ziran Kexue Ban)
巻： 32  号： 5  ページ： 884-890  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3128A  ISSN： 1673-825X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： イベント抽出は自然言語処理の重要な研究方向である。伝統的なイベントタイプ抽出システムは分類方式を採用し、文を跨ぐ出来事役割と事件タイプマッチング問題を解決できない。この問題を解決するために,本論文は,コンボリューションニューラルネットワーク(convolutionalneuralnetworks)と組合せて,シーケンスマーキングに基づくイベント結合抽出モデルを提案した。CNNと長い短期記憶ネットワーク(longshort-termmemory,LSTM)は大域的特徴と局所特徴を抽出する。浅いLSTM層の共有パラメータで共同抽出を実現し、シーケンスマーキング方式でイベントの要素を抽出し、イベントタイプをマッチングする。実験結果は,このモデルが,効果的に司法領域の文書イベント情報を抽出することができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  マーキング ,  自然言語処理
準シソーラス用語： 短期記憶 ,  局所特徴 ,  長短期記憶 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： タグ ,  イベント ,  連携 ,  手法