传统事件主体抽取方法着重依赖句子级信息进行抽取,不能完全解决事件的模糊性问题。提出一种基于门控多层次注意机制的ELMo-BiGRU深度学习模型对事件主体抽取进行研究。使用ELMo预训练模型生成上下文相关的动态词向量,在一定程度上缓解一词多义的问题;为了处理句子中存在事件模糊性的问题,采用门控多层次注意力机制动态融合每个词的句子级信息和文档级信息。实验结果表明,该方法的抽取效果明显优于传统抽取方法,可以有效解决事件主体抽取的问题。
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