一种基于知识和文本增强的事件因果关系抽取方法和系统

本发明涉及自然语言技术领域，所要解决的技术问题是提供一种基于知识和文本增强的事件因果关系抽取方法，包括：获取输入句子的上下文向量，得到词嵌入序列，从标记数据中选取具有因果关系的事件对，通过Top‑k因果n‑gram识别，得到n‑gram集合；以领域文本作为样本，用样本中的单词作为语义节点，单词之间的关系作为关联链接，构建因果联想链接网络；将输入句子输入因果联想链接网络，得到融合领域知识的文本特征；将n‑gram集合进行分组，形成高阶n‑gram语义表征，将高阶n‑gram语义表征输入迭代稀疏卷积，生成多尺度语义特征；将文本特征和多尺度语义特征进行拼接，形成融合特征；将融合特征输入到双向长短期记忆网络，得到事件因果关系的标注结果。