Händelseutdragning är av praktisk nytta vid behandling av naturligt språk. I den verkliga världen är det ett vanligt fenomen att flera händelser som existerar i samma mening, där utvinning av dem är svårare än att extrahera en enda händelse. Tidigare arbeten om modellering av sambanden mellan händelser genom sekventiella modelleringsmetoder lider mycket av den låga effektiviteten i att fånga mycket långa avstånd beroenden. I detta dokument, föreslår vi en ny Jointly Multiple Events Extraction (JMEE) ramverk för att gemensamt extrahera flera händelse triggers och argument genom att införa syntaktiska genvägar för att förbättra informationsflödet och uppmärksamhetsbaserade diagram konvolution nätverk för att modellera grafinformation. Experimentresultaten visar att vårt föreslagna ramverk uppnår konkurrenskraftiga resultat jämfört med de senaste metoderna.
Liu m.fl. REF använde grafkonvolutionsnät (GCN) för att modellera syntaktisk information i beroendekurvan.
Jointly Multiple Events Extraction via Attention-based Graph Information Aggregation
{'venue': 'EMNLP. 1 (2018) 1247-1256', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}