Vi studerar problemet med händelsedetektering med hjälp av konvolutionella neurala nätverk (CNN) som övervinner de två grundläggande begränsningarna i de traditionella funktionsbaserade metoder för denna uppgift: komplicerad funktionsteknik för rika funktionsuppsättningar och felutbredning från de föregående stadierna som genererar dessa funktioner. De experimentella resultaten visar att CNN:erna överträffar de bäst rapporterade funktionsbaserade systemen i den allmänna miljön och att domänanpassningen sker utan att man tillgriper omfattande externa resurser.
REF använde Convolutional Neural Networks (CNN) för att automatiskt extrahera funktioner på straffnivå för händelsedetektering.
Event Detection and Domain Adaptation with Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}