Neural nätverk baserade modeller betraktar ofta händelsedetektering som en ordmässigt klassificering uppgift, som lider av missmatchning problem mellan ord och händelse triggers, särskilt i språk utan naturliga ord avgränsare såsom kinesiska. I detta dokument föreslår vi Nugget Proposition Networks (NPNs), som kan lösa problemet med ordfel genom att direkt föreslå hela trigger nuggets centrerade på varje tecken oavsett ordgränser. NPN:er utför händelsedetektering i ett karaktärsmässigt paradigm, där en hybridrepresentation för varje karaktär först lärs sig att fånga både strukturell och semantisk information från både tecken och ord. Sedan baserat på inlärda representationer, trigger nuggets föreslås och kategoriseras genom att utnyttja karaktär sammansättning strukturer av kinesiska händelsen triggers. Experiment på både ACE2005 och TAC KBP 2017 visar att NPN avsevärt överträffar de senaste metoderna.
Nyligen föreslås de toppmoderna Nugget-förslagsnätverken (NPN) Ref.
Nugget Proposal Networks for Chinese Event Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}