一种事件要素抽取方法和系统

本发明属于人工智能、自然语言处理技术领域，涉及一种事件要素抽取方法和系统。该方法包括：使用预训练编码器对输入的事件文本进行编码，输出词元特征；使用AMR解析器和AMR对齐器对输入的事件文本进行解析和对齐，并根据文本信息生成对应的AMR图；对生成的AMR图的图结构进行压缩；根据预训练编码器输出的词元特征，对压缩后的AMR图使用跨度模块生成跨度信息，并利用加入注意力机制的R‑GCN模块丰富AMR图上的信息；利用加入注意力机制的链接预测模型对于事件论元进行预测，得到事件要素抽取结果。本发明能够捕获节点之间的复杂依赖关系和全局信息，在图结构数据上进行信息传递和特征提取，提升事件要素抽取的性能。