一种基于GPlinker的事件要素信息抽取方法

本发明涉及一种基于GPlinker的事件要素信息抽取方法，属于人工智能、信息抽取技术领域。本发明为解决样本分布不均衡、数据标注质量欠佳、存在数据污染等方面的问题，基于事件论元关系、基于触发词置信度、采用模型超参数搜素方法分别对数据进行清洗；使用开源的预训练模型对事件文本进行编码，使用GPlinker模型进行事件触发词抽取和事件分类；采用分层学习率策略来进行模型的训练，采用基于投票修正的模型融合方法。本发明增强了模型对事件要素信息的抽取能力，提升了模型的稳定性和准确性。