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摘要
事件关系抽取是自然语言处理领域中一项重要的语义处理任务。针对当前事件因果关系抽取研究中存在词汇特征不符合上下文语境、语义特征不足等问题，提出了基于联合词向量和Attention-BiGRU网络的事件因果关系抽取方法。该方法把因果关系抽取转化为分类问题，首先利用word2vec和ELMO模型对CEC语料进行表示，形成事件关系对的文本表示模型，以获取词向量矩阵及考虑文本语境的动态词特征，从而构成联合向量；然后利用Attention-BiGRU网络，深层提取语义特征信息，并对特征进行权重调整，突出重要词汇对因果关系抽取的贡献；最后将加权特征输入softmax分类器进而完成事件因果关系的抽取。在数据集上进行对比实验，该方法取得了88.56%的F1值，结果表明所提出方法的有效性。
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