公开(公告)号：CN116663545A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310315234.4

申请日：2023-03-28

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 孟繁绅 ,  郭冬冬 ,  苗琳 ,  李宁 ,  刘秀磊

IPC: G06F40/289 ,  G06F40/126 ,  G06N3/08 ,  G06N3/084 ,  G06F16/36 ,  G06F40/295 ,  G06F16/35 ,  G06N3/04

Abstract: 本公开提供了一种事件抽取方法及装置，该方法首先依据小样本数据对通用信息抽取模型进行微调，然后将生语料数据输入微调后的通用信息抽取模型进行预测，得到新增样本数据，之后将小样本数据和新增样本数据作为训练数据对ERNIE模型进行训练，依据训练好的ERNIE模型对目标文本进行编码，得到相应的特征向量，最后依据Global Pointer模型对特征向量进行解码，得到事件元素，该方法基于UIE、ERNIE和Global Pointer进行事件元素的抽取，可以针对领域事件抽取标注数据样本较少的问题，通过自动化的方式对训练样本进行扩充，将准确率、召回率和F1作为评价指标，提高了事件识别任务上和论元识别任务上的F1值，能有效提升小样本下的抽取性能，并且还解决了论元重叠的问题。