背景介绍: 事件抽取是自然语言处理领域的一个热门任务,旨在从给定文本中识别出事件触发词及其相关论元。该任务通常分为事件检测(提取事件触发词)和论元抽取两个子任务。传统的pipeline方法是分开执行这两个子任务,但存在错误传递的问题。近年来,joint模型兴起,能够将两个子任务统一起来学习,避免错误传递,但仍然忽视了论元多路复用(argument multiplexing)问题。 论文简介: 本文提出了一种基于多重图(multigraph)表示的事件抽取框架。多重图允许两个节点之间存在多条并行边,能够很好地表示事件的语义结构,并解决论元多路复用问题。基于该框架,作者设计了一种端到端的多重图事件提取模型(MGREE),可以同时提取事件触发词、相关论元及其语义角色。 研究机构及作者: 本项研究由...