基于全局注意和网格标记的层级标签事件抽取方法与系统

本发明提供基于全局注意和网格标记的层级标签事件抽取方法与系统，属于自然语言处理中的信息抽取领域，包括：利用BERT模型得到层级标签事件文本隐层向量；获取层级标签融合全局注意表示，利用门控机制将层级标签事件文本隐层向量与层级标签融合全局注意表示融合，并利用门控机制将融合后的结果与候选事件类型特征进行集成，得到层级标签事件文本的融合字向量序列；网格标记网络的损失函数涉及层级标签事件文本的字符对于候选事件类型特征的跨度关系得分和角色关系得分，以最小化损失函数对网格标记网络进行训练，得到抽取模型。本发明有效利用语义信息，实现更高效、更准确的层级标签事件抽取。