公开(公告)号：CN113468333A

公开(公告)日：2021-10-01

申请号：CN202111023710.2

申请日：2021-09-02

Applicant: 华东交通大学

Inventor： 刘刚 ,  万仲保 ,  邬昌兴

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/30 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种融合层次类别信息的事件检测方法与系统，该方法包括：将句子中的每个词转换成词对应的语义向量表示，结合词对应的语义向量表示以计算得到词在上下文中的语义向量表示；根据事件类别的向量表示及事件类别的层次结构计算得到事件类别融合了层次信息的向量表示；通过注意力机制确定词相关的事件类别信息的向量表示，将词相关的事件类别信息的向量表示与词在上下文中的语义向量表示进行拼接，以得到词最终的语义向量表示；以词最终的语义向量表示作为输入，计算句子的每个标记序列对应的总得分，选择总得分最高的标记序列作为最终预测结果。在本发明中，充分利用了事件类别信息，可实现更为准确的事件检测效果。

公开(公告)号：CN113468333B

公开(公告)日：2021-11-19

申请号：CN202111023710.2

申请日：2021-09-02

Applicant: 华东交通大学

Inventor： 刘刚 ,  万仲保 ,  邬昌兴

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/30 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种融合层次类别信息的事件检测方法与系统，该方法包括：将句子中的每个词转换成词对应的语义向量表示，结合词对应的语义向量表示以计算得到词在上下文中的语义向量表示；根据事件类别的向量表示及事件类别的层次结构计算得到事件类别融合了层次信息的向量表示；通过注意力机制确定词相关的事件类别信息的向量表示，将词相关的事件类别信息的向量表示与词在上下文中的语义向量表示进行拼接，以得到词最终的语义向量表示；以词最终的语义向量表示作为输入，计算句子的每个标记序列对应的总得分，选择总得分最高的标记序列作为最终预测结果。在本发明中，充分利用了事件类别信息，可实现更为准确的事件检测效果。

公开(公告)号：CN116701576B

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202310975299.1

申请日：2023-08-04

Applicant: 华东交通大学

Inventor： 邬昌兴 ,  邓鸿恒 ,  胡明昆 ,  罗国亮 ,  万仲保

IPC: G06F16/33 ,  G06F40/126 ,  G06F40/30 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种无触发词的事件检测方法和系统，方法包括：对样本语句进行信息编码得到第一语义向量表示，得到词的第二语义向量表示；根据上一时刻的解码状态和各词的第二语义向量表示计算权重向量并归一化得到归一化权重向量，并确定当前时刻的解码上下文信息；根据上一时刻的解码状态和预测的事件类别的概率分布、当前时刻的解码上下文信息确定当前时刻预测的事件类别的概率分布；根据各解码时刻对应的归一化权重向量和预测的事件类别的概率分布确定模型总损失并进行训练；将待检测语句输入事件检测模型进行检测得到事件检测结果。本发明能利用待检测语句中多个事件类别之间的相关性信息提高检测的准确率。

公开(公告)号：CN116701576A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310975299.1

申请日：2023-08-04

Applicant: 华东交通大学

Inventor： 邬昌兴 ,  邓鸿恒 ,  胡明昆 ,  罗国亮 ,  万仲保

IPC: G06F16/33 ,  G06F40/126 ,  G06F40/30 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种无触发词的事件检测方法和系统，方法包括：对样本语句进行信息编码得到第一语义向量表示，得到词的第二语义向量表示；根据上一时刻的解码状态和各词的第二语义向量表示计算权重向量并归一化得到归一化权重向量，并确定当前时刻的解码上下文信息；根据上一时刻的解码状态和预测的事件类别的概率分布、当前时刻的解码上下文信息确定当前时刻预测的事件类别的概率分布；根据各解码时刻对应的归一化权重向量和预测的事件类别的概率分布确定模型总损失并进行训练；将待检测语句输入事件检测模型进行检测得到事件检测结果。本发明能利用待检测语句中多个事件类别之间的相关性信息提高检测的准确率。