摘要
本发明公开了一种基于难度序列推理的篇章级事件论元抽取方法及系统,属于文本信息抽取领域。本发明根据文档上下文选择对应的提示学习模板,对上下文和提示学习模板进行编码,得到上下文表示和提示表示,该提示表示包含论元角色的向量表示;根据每个论元角色的向量表示计算每个论元角色的预测困难分数,根据预测困难份数对论元角色进行排序,得到预测的推理路径;按照预测的推理路径的顺序进行信息推理,得到每个论元角色的推理概率分布;根据得到的每个论元角色的推理概率分布,预测每个论元角色的位置并抽取论元。本发明能够利用简单论元的信息来帮助抽取困难的论元。
技术关键词
论元抽取方法
序列
模板
Sigmoid函数
前馈神经网络
上下文特征
抽取系统
解码器
注意力机制
阶段
编码模块
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文本
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