广州网站设计后缀,哈尔滨网站建设公司名字,wordpress显示投稿者,个人微博网页制作代码教程科大讯飞2020完整事件抽取系统(bert数据集)
事件抽取将非结构化文本中的事件信息展现为结构化形式#xff0c;在舆情监测、文本摘要、自 动问答、事理图谱自动构建等领域有着重要应用。在真实新闻中#xff0c;由于文本中可能存在句式 复杂#xff0c;主被动转换#xff0…科大讯飞2020完整事件抽取系统(bert数据集)
事件抽取将非结构化文本中的事件信息展现为结构化形式在舆情监测、文本摘要、自 动问答、事理图谱自动构建等领域有着重要应用。在真实新闻中由于文本中可能存在句式 复杂主被动转换多事件主客体共享等难点因此“事件抽取”是一项极具挑战的抽取任 务。
本事任务旨在从通用新闻文本中抽取事件触发词、事件论元以及事件属性。在传统的事件定义中事件由事件触发词( Trigger) 和描述事件结构的元素 (Argument)构成。事件触发词标识着事件的发生。事件论元为事件主体(Subject)、客体(Object)、时间(Time)、地点(Location)等是表达事件重要信息的载体。
事件属性包括事件极性Polarity、时态(Tense)是衡量事件是否真实发生的重要依据。通过极性事件分为肯定、否定、可能事件。通过时态事件分为过去发生的事件、现在正 在发生的事件、将要发生的事件以及其他无法确定时态的事件。
本赛事任务一为初赛任务任务二为复赛任务在任务一的基础上增加了事件属性识别。为 了模拟真实场景数据中包含了非实际发生的事件。
任务一事件触发词及论元抽取
该任务旨在从文本中抽取标识事件发生的触发词和论元触发词往往为动词和名词。触发词 对应的事件论元主要为主体、客体、时间、地点其中主体为必备论元。
示例 1
文本北京时间 3 月 27 日晚上 7 点 15 分英国首相鲍里斯约翰逊确诊感染了新冠肺炎。 任务二事件属性抽取
该任务旨在从文本中抽取表达事件发生状态的属性包括极性、时态。极性分为肯定、否
定、可能时态分为过去、现在、将来、其他。
示例 1
文本中国驻俄罗斯大使张汉晖 4 月 7 日向媒体回应称经向俄有关强力部门了解目前
在俄没有一起中国公民遭到拘留或受到俄强力部门限制的案例。
抽取结果 示例 4
文本看守政府总理迈赫迪打算驱逐约 5300 名美国士兵。
抽取结果 事件抽取系统包含触发词trigger事件论元role事件属性attribution的抽取。基于 pytorch 的 pipeline 解决方案。
主要思路
将任务分割为触发词抽取论元抽取属性抽取。具体而言是论元和属性的抽取结果依赖于触发词因此只有一步误差传播。因 time loc 并非每个句子中都存在并且分布较为稀疏因此将 time loc 与 sub obj 的抽取分开role1 提取 sub objrole2 提取 time loc
模型先进行触发词提取由于复赛数据集的特殊性模型限制抽取的事件仅有一个如果抽取出多个触发词选择 logits 最大的 trigger 作为该句子的触发词如果没有抽取触发词筛选整个句子的 logits取 argmax 来获取触发词
然后根据触发词抽取模型抽取的触发词分别输入到 role1 role2 attribution 模型中进行后序的论元提取和属性分类四种模型都是基于 Roberta-wwm 进行实验加入了不同的特征。
最后将识别的结果进行整合得到提交文件。
代码运行教程 获取
关注微信公众号 datayx 然后回复 事件抽取 即可获取。
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