基于框架语义扩展训练集的有监督事件检测方法

事件检测是信息抽取领域的一个重要研究方向,目前的事件检测方法往往受限于数据稀疏、语料例句分布不平衡和歧义问题。该文研究发现框架语义知识库FrameNet(FN)含有丰富的已标注框架的语料,并且FN中定义的框架和事件检测中定义的事件具有极其相似的结构。框架由词法单元和一组框架元素组成,可与事件中的触发词和论元形成对应关系;而且,FN中的许多框架实际上也能表达某些事件。因此,该文利用这一相似性构建事件类型与框架类型的映射关系,从而选取FN中合适的例句作为事件检测的扩充语料,以此来优化事件检测性能。实验结果显示,针对触发词识别任务和事件类型识别任务,该文提出的框架语义辅助方法取得了较好的效果。     

面向事件抽取的深度与主动联合学习方法

事件抽取旨在从非结构化的文本中抽取出事件的信息,并以结构化的形式予以呈现。监督学习作为基础的事件抽取方法往往受制于训练语料规模小、类别分布不平衡和质量参差不齐的问题。同时,传统基于特征工程的事件抽取方法往往会产生错误传递的问题,且特征工程较为复杂。为此,该文提出了一种联合深度学习和主动学习的事件抽取方法。该方法将RNN模型对触发词分类的置信度融入在主动学习的查询函数中,以此在主动学习过程中提高语料标注效率,进而提高实验的最终性能。实验结果显示,这一联合学习方法能够辅助事件抽取性能的提升,但也显示,联合模式仍有较高的提升空间,有待进一步思考和探索。