申请/专利权人：河海大学

申请日：2021-09-27

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN113836269B

主分类号：G06F16/33

分类号：G06F16/33;G06F16/332;G06F16/35;G06F40/289;G06F40/30;G06F18/24;G06N3/0442;G06N3/048;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2022.01.11#实质审查的生效;2021.12.24#公开

摘要：本发明公开了一种基于问答系统的篇章级核心事件抽取方法，包括如下步骤：使用现有的BiLSTM‑CRF模型对文章进行事件检测，设计问题模板构建问答系统的先验问题；跨句子构造待抽取文本，将触发词来源的事件句子和文档中的其余句子结合，以产生多个待抽取文本；构造问题，将问题与文本组合起来，从文本中找出问题的答案；基于BERT预训练模型和双向LSTM模型的问答系统对文档内事件元素进行提取；对事件进行共指融合，使用TextRank算法对同个文档内多个事件的重要性进行排序，从多个事件中选取核心事件。本发明通过基于问答系统的篇章级事件抽取方法可以提取出分布在不同句子中的事件元素，可以从多事件、无标题的文本中提取出核心事件，提高了核心事件抽取的效果。

主权项：1.一种基于问答式系统的篇章级核心事件抽取方法，其特征在于，包括以下步骤：1通过BiLSTM-CRF模型对文章进行事件检测，抽取得到文档内事件触发词及对应的类型；2设计不同问题的模板，并生成带有先验信息的问题；3跨句子构造待抽取文本，将触发词来源的事件句子和文档中的其余句子结合，以产生多个待抽取文本；4构造问题，将问题与文本组合起来，从待抽取文本中找出问题的答案；5基于BERT预训练模型和双向LSTM模型的问答系统提取文档内事件触发词对应的事件元素，将每个事件触发词及该触发词对应的事件元素以“触发词，事件元素”的格式保存，进而得到文章所有事件触发词以及对应事件元素结果的集合；6对步骤5保存的集合进行事件共指融合：对事件触发词和事件元素以补全方式进行融合，即相同事件类型的不同事件触发词、事件元素都保留，相同的触发词、事件元素仅保留一个；7使用TextRank算法对同个文档内多个事件的重要性进行排序，选取核心事件。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 河海大学 一种基于问答式系统的篇章级核心事件抽取方法

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