Med den snabba utvecklingen av Internet har antalet Internetanvändare ökat snabbt, och Internet har blivit allt mer inflytelserikt i människors liv. Som ett resultat av detta ökar mängden nätverkstext snabbt, och det är svårt att extrahera intresserad händelseinformation från den endast genom manuell läsning. Därför blir händelseextraktionsteknik som automatiskt extraherar användbar information från en stor mängd ostrukturerade texter allt viktigare. Händelsedetektering är det första steget i händelseextrahering och spelar en viktig roll i det. Den aktuella forskningen om upptäckt av händelser saknar dock ett omfattande övervägande av sammanhanget för triggerorden. I detta dokument föreslås en metod för att upptäcka kinesiska händelser som bygger på fusion med flera faktorer och BiLSTM. Den kontextuella informationen i ordet är indelad i meningsnivå och dokumentnivå i metoden. Den kontextuella informationen fångas upp baserat på BiLSTM-modellen. Samtidigt föreslås en ordrepresentationsmetod som lämpar sig för att utlösa ordklassificeringsuppgifter i detta dokument. Ordet representation innehåller semantisk information, grammatikinformation och sammanhangsinformation på dokumentnivå. Ordvektorerna i meningen matas in i BiLSTM-modellen i angiven ordning för att erhålla utdatavektorer som innehåller kontextuell information på meningsnivå. Slutligen matas utgångsvektorer av BiLSTM in i Softmax-klassaren för att förverkliga identifieringen av triggerorden. De experimentella resultaten visar att kinesiska Event Detection Baserat på multi-feature Fusion och BiLSTM metod som föreslås i detta papper har hög noggrannhet. INDEX TERMS Händelsedetektion, händelseextrahering, ordrepresentation, BiLSTM.
Xu och al. I REF föreslås en kinesisk metod för att upptäcka händelser som bygger på fusion med flera faktorer och Bi-LSTM, där kontextuell information fångas på grundval av Bi-LSTM-modellen.
Chinese Event Detection Based on Multi-Feature Fusion and BiLSTM
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}