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.
Medan Nguyen och Grishman 31 använder en CNN baserad på flera kanaler (ord inbäddning, position och enhet) för att identifiera händelsen trigger, Chen et al. REF hävdar att en mening kan innehålla två eller flera händelser och föreslå en arkitektur med hjälp av ett dynamiskt multipoolskikt enligt händelseutlösare och argument för att få fram mer viktig information.
Event Extraction via Dynamic Multi-Pooling Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}