公开(公告)号：CN115759036B

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202211334721.7

申请日：2022-10-28

Applicant: 中国矿业大学(北京)

Inventor： 闫琰 ,  李天诚 ,  张博文 ,  李文捷

IPC: G06F40/205 ,  G06F40/242 ,  G06F40/284 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于推荐的事件检测模型的构建方法包括：对包含事件文本、触发词、事件类型的原始数据集进行预处理，构建初始的基于推荐的事件检测模型及初始参数，所述模型包括BERT层、触发词超图卷积层、触发词判别器、事件类型超图卷积层、注意力权重层、神经协同过滤层、预测层；对模型进行触发词和事件类型层面的训练；一种使用基于推荐的事件检测模型进行事件检测的方法为将包含事件类型、正采样事件文本及负采样事件文本输入至基于推荐的事件检测模型中根据交互分数推荐top‑k个事件文本；本发明提供的方法是无触发词的事件检测，因此消除了因人为标注触发词产生的人工成本，同时，本发明将推荐思想应用到事件检测中，能够更加精准的完成事件检测。

公开(公告)号：CN115759036A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211334721.7

申请日：2022-10-28

Applicant: 中国矿业大学(北京)

Inventor： 闫琰 ,  李天诚 ,  张博文 ,  李文捷

IPC: G06F40/205 ,  G06F40/242 ,  G06F40/284 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于推荐的事件检测模型的构建方法包括：对包含事件文本、触发词、事件类型的原始数据集进行预处理，构建初始的基于推荐的事件检测模型及初始参数，所述模型包括BERT层、触发词超图卷积层、触发词判别器、事件类型超图卷积层、注意力权重层、神经协同过滤层、预测层；对模型进行触发词和事件类型层面的训练；一种使用基于推荐的事件检测模型进行事件检测的方法为将包含事件类型、正采样事件文本及负采样事件文本输入至基于推荐的事件检测模型中根据交互分数推荐top‑k个事件文本；本发明提供的方法是无触发词的事件检测，因此消除了因人为标注触发词产生的人工成本，同时，本发明将推荐思想应用到事件检测中，能够更加精准的完成事件检测。