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摘要：本申请涉及一种基于预训练模型的因果事件抽取方法、装置和计算机设备。所述方法采用基于位置的辅助标注方式在原始文本数据中标注出因果对；将标注后的数据进行向量表示，将得到的文本序列采用BERT预训练模型提取文本语义特征，然后采用LSTM网络进行编码，将编码后的句子表示分别采用第一全连接层和第二全连接层，将特征的形状扩展成为位置辅助标记矩阵的形状；将得到的输出经过相应的激活函数后采用第三全连接层进行处理，根据得到的因事件矩阵、关系头部矩阵和果事件矩阵，通过索引将应时间对联系起来，得到因果事件表示。采用本方法在句子级别的经济领域数据集上抽取具有因果关联的事件对，提高了因果事件抽取的准确率。
主权项：1.一种基于预训练模型的因果事件抽取方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理的原始文本数据，采用基于位置的辅助标注方式在所述原始文本数据中标注出因果对；将标注后的数据进行向量表示，得到文本序列；将所述文本序列采用BERT预训练模型提取文本语义特征，得到词表示向量；将所述词表示向量采用LSTM网络进行编码，得到编码后的句子表示；将编码后的句子表示分别采用第一全连接层和第二全连接层，将特征的形状扩展成为位置辅助标记矩阵的形状；将两个全连接层的输出经过相应的激活函数处理后采用第三全连接层进行处理，得到因事件矩阵、关系头部矩阵和果事件矩阵；根据所述因事件矩阵、所述关系头部矩阵和所述果事件矩阵，通过索引将应时间对联系起来，得到因果事件表示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 基于预训练模型的因果事件抽取方法、装置和计算机设备
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