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申请/专利权人：天津财经大学
摘要：本发明提出一种融合依存关系类型和SPO语义信息的事件检测方法，解决现有技术在事件检测时依存关系类型特征缺失及触发词与部分相关实体间语义缺失的问题。本发明的实现步骤为：1原始数据集预处理，以句级别获取词相关信息、依存句法结构解析和SPO语义三元组注释；2获取词对应的上下文感知向量和依存关系类型邻接矩阵与SPO语义三元组向量；3将所述邻接矩阵和向量作为深度学习模型的输入，获取多维特征向量；4依据所述多维特征确定事件类型。本发明在事件检测模型中整合自注意力引导依存关系类型的多阶图注意力聚合网络和SPO语义三元组多头注意力网络，以进一步提升事件检测模型的准确率、召回率以及F1值。
主权项：1.一种融合依存关系类型和SPO语义信息的事件检测方法，其特征在于，包括步骤：原始数据集预处理，以句级别获取词相关信息、依存句法结构解析和SPO语义三元组注释；获取词对应的上下文感知向量和依存关系类型邻接矩阵与SPO语义三元组向量；将所述邻接矩阵和向量作为深度学习模型的输入，获取多维特征向量；依据所述多维特征拼接确定事件类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津财经大学 一种融合依存关系类型和SPO语义信息的事件检测方法
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