Traditionella metoder för att utföra ACE-extrahering av händelser bygger i första hand på noggrant utformade funktioner och komplicerade verktyg för bearbetning av naturligt språk (NLP). Dessa traditionella tillvägagångssätt saknar generalisering, tar en stor mängd mänskliga ansträngningar och är benägna att felutbredning och data gleshet problem. I detta dokument föreslås en ny metod för händelseextrahering, som syftar till att automatiskt extrahera lexical-nivå- och meningsnivåfunktioner utan att använda komplicerade NLP-verktyg. Vi introducerar en ordrepresentationsmodell för att fånga meningsfull semantisk regularitet för ord och anta en ram baserad på ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för att fånga mening-nivå ledtrådar. CNN kan dock bara fånga den viktigaste informationen i en mening och kan missa värdefulla fakta när man överväger flera händelser meningar. Vi föreslår en dynamisk multipooling convolutional neural network (DMCNN), som använder en dynamisk multipooling lager enligt händelse triggers och argument, för att reservera mer avgörande information. De experimentella resultaten visar att vårt tillvägagångssätt avsevärt överträffar andra toppmoderna metoder.
Den dynamiska multi-pooling convolutional neural network (DMCNN) REF är för närvarande den enda allmänt använda djupa neurala nätverk baserad metod.
Event Extraction via Dynamic Multi-Pooling Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}