申请/专利权人：华南理工大学

申请日：2023-05-29

公开（公告）日：2023-09-08

公开（公告）号：CN116719935A

主分类号：G06F16/35

分类号：G06F16/35;G06F40/247;G06F18/214

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.09.26#实质审查的生效;2023.09.08#公开

摘要：本发明公开了一种基于文本蕴含识别模型的零样本事件检测方法，包括以下步骤：S1、从NYT语料库中获取初始文本数据并进行预处理，处理后得到单独的句子文本；S2、使用WordNet扩展种子关键词；S3、使用扩展后的关键词集来筛选文本数据，当一个文本句子中包含对应于某类事件类型的关键词时，这个句子便有着相当的概率表达某事件类型；S4、使用文本蕴含识别模型标注步骤S3筛选后的数据；S5、进一步使用文本蕴含识别模型来筛选S4步骤中获得的数据；S6、使用S5步骤中获得的数据来训练文本蕴含识别模型，并使用训练好的模型在ACE数据集上进行事件检测。本发明着眼于优化文本蕴含识别模型在零样本事件抽取上的应用。

主权项：1.一种基于文本蕴含识别模型的零样本事件检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、从NYT语料库中获取初始文本数据并进行预处理，处理后得到单独的句子文本；S2、使用WordNet扩展种子关键词；S3、使用扩展后的关键词集来筛选文本数据，当一个文本句子中包含对应于某类事件类型的关键词时，这个句子便有着相当的概率表达某事件类型；S4、使用文本蕴含识别模型标注步骤S3筛选后的数据；S5、进一步使用文本蕴含识别模型来筛选S4步骤中获得的数据；S6、使用S5步骤中获得的数据来训练文本蕴含识别模型，并使用训练好的模型在ACE数据集上进行事件检测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华南理工大学 一种基于文本蕴含识别模型的零样本事件检测方法

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