摘要
本发明提供一种基于多重语义增强的金融文档级事件抽取方法及系统,属于自然语言处理领域,包括:构建金融文档事件模式,所述金融文档事件模式包括事件类型集合及事件类型的论元角色集合;获取待抽取金融文档数据,基于事件类型和论元角色对所述待抽取金融文档数据进行预处理和标注,得到标注好的金融文档数据;将标注好的金融文档数据输入训练后的金融文档级事件抽取模型,利用金融文档级事件抽取模型的语义匹配优化模块、多粒度语义增强模块和事件中心异质图结构模块对标注好的金融文档数据,得到包含事件类型、事件论元的抽取结果。本发明实现在处理金融文档时,从多层次、跨段落的文本中提取事件信息,提升事件抽取的准确性和效率。
技术关键词
事件抽取方法
金融
语义特征
交互特征
结构模块
融合特征
异质
训练集数据
交互注意力
命名实体识别
门控循环单元
非暂态计算机可读存储介质
事件抽取系统
节点
更新模型参数
前馈神经网络
系统为您推荐了相关专利信息
显示内容信息
多维特征向量
消息通信机制
异常事件
路网拓扑结构
校验特征
多模态协同
合规性
图像检测方法
融合特征
语义特征
跨模态
sigmoid函数
模型训练方法
局部图像特征
情感分析模型
文本情感分析方法
语义特征提取
胶囊网络
注意力机制