Händelseextrahering är ett särskilt utmanande problem vid informationsextrahering. De senaste modellerna för detta problem har antingen tillämpat konvolutionella neurala nätverk i en rörledning (Chen et al., 2015) eller följt den gemensamma arkitekturen via strukturerad förutsägelse med rika lokala och globala funktioner. Den förra kan lära sig dolda funktioner representationer automatiskt från data baserat på kontinuerliga och generaliserade representationer av ord. Den senare kan å andra sidan minska felspridningsproblemet i den rörformade metoden och utnyttja det ömsesidiga beroendet mellan händelseutlösare och argumentroller via diskreta strukturer. I detta arbete, föreslår vi att göra händelseextrahering i en gemensam ram med dubbelriktade återkommande neurala nätverk, vilket drar nytta av fördelarna med de två modellerna samt ta itu med frågor som är inneboende i de befintliga strategierna. Vi undersöker systematiskt olika minnesegenskaper för den gemensamma modellen och visar att den föreslagna modellen uppnår den toppmoderna prestandan på ACE 2005-datauppsättningen.
REF kombinerar fördelarna med gemensamma modeller, explicit funktionsteknik och neurala nätverk.
Joint Event Extraction via Recurrent Neural Networks
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}