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公开(公告)号：CN113255321A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110648901.1
申请日：2021-06-10
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F40/211 , G06F40/216 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开了一种基于文章实体词依赖关系的金融领域篇章级事件抽取方法，设计了一种结构化依赖自注意力机制模块，该模块将文章中的实体词依赖关系作为事件抽取深度学习模型的一种输入数据，与词级、语句级的语言特征结合以提升深度学习模型在进行金融事件抽取时的对事件触发词和事件论元的预测精度。此外，本发明在中文金融事件抽取任务中，首次提出8种不同类型的实体关系，用于统一化表示文章中的实体依赖关系。本发明同时构建了一套金融领域的层次事件关系，用于模型区分相似的事件类型。本发明从系统输入到系统输出，逻辑结构清晰，层次分明，系统实现细节详尽，实现了一种端到端的系统闭合工作方式，极易落地和大规模应用。
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