[發明專利]基于顯式事件結構知識增強的事件檢測方法及終端設備

有效

• 申請號: 202110461202.6
• 申請日: 2021-04-27
• 公開（公告）號: CN113111184B
• 公開（公告）日: 2022-03-08
• 發明（設計）人: 鄭海濤;張奕麟;李自然
• 申請（專利權）人: 清華大學深圳國際研究生院
• 主分類號: G06F16/35
• 分類號: G06F16/35;G06F16/36;G06N3/04
• 代理公司: 深圳新創友知識產權代理有限公司 44223
• 代理人: 江耀純

本發明提供一種基于顯式事件結構知識增強的事件檢測方法，包括如下步驟：根據包括事件類型、事件觸發詞、事件論元角色和事件中的核心元素的事件結構構建事件背景知識圖，實現對事件結構顯式地構建事件檢測模型；將事件背景知識圖中的事件結構的知識與輸入句子進行動態知識匹配，構建屬于所述輸入句子的包含高度相關的事件背景知識的子圖；對所述子圖進行過濾和編碼，并通過圖卷積計算得到包含事件結構的知識的信息的圖表示；將所述包含事件結構的知識的信息的圖表示輸入事件檢測分類器中，確定事件觸發詞的類別，從而確定所述輸入句子對應的事件類型。本發明提升了歧義觸發詞和生僻觸發詞的檢測準確率和召回率，從而提升事件觸發詞的檢測效果。

技術領域

本發明涉及自然語言處理技術領域，尤其是涉及基于顯式事件結構知識增強的事件檢測方法。

背景技術

事件檢測旨在從非結構化的文本中識別特定類型的事件，但現有的事件檢測任務中對于帶有歧義的觸發詞和生僻觸發詞存在檢測效率低下的問題，事件檢測中的歧義觸發詞和生僻觸發詞示例如圖1所示。由于自然語言自身帶有一定的多樣性和歧義性，相同的事件觸發詞可能會根據上下文語境的不同從而代表不同的事件類別。在沒有其他額外的知識或信息作為參考的情況下，歧義觸發詞可能會導致事件檢測系統錯誤地對觸發詞的事件類別進行標記。現有技術為解決歧義觸發詞的問題，通常對上下文中其他事件元素的信息進行學習，而并沒有對事件自身的結構知識進行探索與利用。對事件檢測任務來說，識別生僻觸發詞等未在訓練數據集中出現過的事件觸發詞同樣也是一項艱巨的挑戰。現有的事件檢測模型通常通過學習同種事件類型下其他事件觸發詞的通用知識來檢測生僻觸發詞。因此，如何從其他事件中選擇更合適的通用知識，并采用全方位的事件結構知識來增強生僻觸發詞的向量表示仍然值得探索。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于顯式事件結構知識增強的事件檢測方法，以解決歧義觸發詞和生僻觸發詞檢測準確率和召回率低的技術問題。

為實現上述目的，本發明采用下述技術方案：

一種基于顯式事件結構知識增強的事件檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1：根據包括事件類型、事件觸發詞、事件論元角色和事件中的核心元素的事件結構構建事件背景知識圖，實現對事件結構顯式地構建事件檢測模型；

S2：將所述事件背景知識圖中的事件結構的知識與輸入句子進行動態知識匹配，構建屬于所述輸入句子的包含高度相關的事件背景知識的子圖；

S3：對所述子圖進行過濾和編碼，并通過圖卷積計算得到包含事件結構的知識的信息的圖表示；

S4：將所述包含事件結構的知識的信息的圖表示輸入事件檢測分類器中，確定事件觸發詞的類別，并根據事件觸發詞的類別確定所述輸入句子對應的事件類型。

在一些實施例中，所述事件背景知識圖的構建步驟包括：

S1.1：將事件觸發詞和事件論元的文字作為所述事件背景知識圖的文本節點，將事件觸發詞和事件論元角色的注釋標簽作為知識節點；

S1.2：將各文本節點和知識節點分別進行連接，分別對事件觸發詞、事件論元和事件注釋之間的關系，文本之間的關系，事件中的核心元素之間的關系，進行事件檢測模型的構建；

在一些實施例中，各文本節點和知識節點的連接方式包括：

根據事件結構將對應的文本節點與知識節點進行縱向連接；

將事件觸發詞的文本節點與事件論元的文本節點進行文本橫向連接；

將事件觸發詞的知識節點與同一事件內的其他論元角色的知識節點進行知識橫向連接。

在一些實施例中，所述動態知識匹配的步驟包括：