神经网络事件抽取技术综述

被引：15

作者：

秦彦霞 ^{[1
]}

张民 ^{[2
]}

郑德权 ^{[1
]}

机构：

[1] 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院

[2] 苏州大学计算机科学与技术学院

来源：

智能计算机与应用 | 2018年 / 8卷 / 03期

关键词：

事件抽取; 信息抽取; 神经网络; 自动构建特征;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

摘要：

事件抽取是信息抽取领域一个重要研究方向,对信息检索、自动问答、舆情分析等领域均有很高的应用价值。传统事件抽取方法大多采用人工构建的方式进行特征表示,并通过分类模型进行事件触发词分类和论元角色识别。近年来,神经网络方法在图像分类、语音识别和自然语言处理等领域展现了突出的效果。神经网络方法的优势在于能够自动学习构建特征,从而避免了繁琐的特征工程。本文将对神经网络事件抽取技术进行系统论述,并展望未来的研究方向。

引用

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