基于序列标注的事件联合抽取方法

事件抽取是自然语言处理领域的重要研究方向。传统的事件类型抽取系统采用分类方式,无法解决跨句子的事件角色和事件类型匹配问题。为了解决该问题,提出一种基于序列标注的事件联合抽取模型,结合卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)与长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)提取全局特征和局部特征;并在浅层LSTM层共享参数实现联合抽取,以序列标注方式抽取事件论元并匹配事件类型。实验结果表明,模型能有效提取司法领域的文档事件信息。