基于机器阅读理解的事件检测方法

作者：刘浏; 丁鲲; 刘姗姗; 刘茗

来源：吉林大学学报（工学版）, 2022, 1-7.

DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb20220335

• 人工智能
• 事件检测
• 自然语言处理
• 机器阅读理解

为了提高事件检测的性能，本文提出了一种基于机器阅读理解的事件检测方法。该方法将事件检测文本以问答对的形式转化为机器阅读问题。同时又设计了一种名为WLBert-BiGRU的预训练模型对问答对中的事件触发词进行检测。该模型使用Weight-Layers策略丰富Bert模型的语义表征能力，并使用Bi-GRU（双向门控循环神经网络）方法强化模型对事件触发词的识别能力。使用公开的ACE 2005数据集对所提方法进行评估，结果表明本文方法在事件触发词识别和分类上的F1指标分别达到了78.1%和75.1%，较现有的工作平均提高了4.18%和4.3%。

• 单位
  国防科技大学; 宿迁学院