事件抽取技术是从非结构化信息中抽取出用户感兴趣的事件,并以结构化呈现给用户。事件抽取任务可分解为4个子任务: 触发词识别、事件类型分类、论元识别和角色分类任务。其中,触发词识别和事件类型分类可合并成事件识别任务。事件识别判断句子中的每个单词归属的事件类型,是一个基于单词的多分类任务。论元识别和角色分类可合并成论元角色分类任务。角色分类任务则是一个基于词对的多分类任务,判断句子中任意一对触发词和实体之间的角色关系。
本资源对近年来事件抽取方法总结,包括中文事件抽取、开放域事件抽取、事件数据生成、跨语言事件抽取、小样本事件抽取、零样本事件抽取等类型,DMCNN、FramNet、DLRNN、DBRNN、GCN、DAG-GRU、JMEE、PLMEE等方法。
资源整理自网络,资源获取见源地址:
https://github.com/xiaoqian19940510/Event-Extraction
目录
论文列表
标签:抽取,角色,最全,分类,识别,任务,事件,分享 From: https://blog.51cto.com/u_13046751/6537930