Vi studerar problemet med händelsedetektering med hjälp av konvolutionella neurala nätverk (CNN) som övervinner de två grundläggande begränsningarna i de traditionella funktionsbaserade metoder för denna uppgift: komplicerad funktionsteknik för rika funktionsuppsättningar och felutbredning från de föregående stadierna som genererar dessa funktioner. De experimentella resultaten visar att CNN:erna överträffar de bäst rapporterade funktionsbaserade systemen i den allmänna miljön och att domänanpassningen sker utan att man tillgriper omfattande externa resurser.
REF använder ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för att upptäcka händelseutlösare.
Event Detection and Domain Adaptation with Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}