基于外源知识增强的生成式事件关系抽取方法及系统

本发明提供了一种基于外源知识增强的生成式事件关系抽取方法及系统，涉及自然语言处理领域。本申请获取待分析的文本数据，将所述文本数据输入至预训练语言模型ERNIE‑GEN中，以使所述预训练语言模型ERNIE‑GEN通过微调方式与常识知识库ATOMIC2020结合并将事件相关的常识知识融入模型中；基于所述预训练语言模型ERNIE‑GEN，将事件关系抽取任务转换为生成式任务，生成所述至少两个事件之间的时间关系；在生成式任务中，通过辅助分类任务优化所述预训练语言模型ERNIE‑GEN的编码器参数；输出所述至少两个事件之间的时间关系。在事件关系抽取、时序知识图谱构建等多种应用场景中实现了更好的效果。