内容提供者
基于混合模型的事件触发词抽取.pptx
2024-10-03
20金币
723KB
23页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共23页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于混合模型的事件触发词抽取.pptx
添加副标题目录PART01PART02混合模型的定义混合模型的优势混合模型的适用场景PART03基于规则的方法基于机器学习的方法基于深度学习的方法PART04混合模型与事件触发词抽取的结合方式混合模型在事件触发词抽取中的实现流程混合模型在事件触发词抽取中的优势与不足PART05数据集介绍实验设置实验结果与分析PART06结论研究展望感谢您的观看
2024-10-03
20
723KB
基于触发词优先级的事件抽取研究.docx
基于触发词优先级的事件抽取研究标题：基于触发词优先级的事件抽取研究摘要：事件抽取是自然语言处理中的重要任务之一，其目标是从文本中识别出描述事件的语句和相关信息。本文针对事件抽取中的一个关键问题，即如何确定触发词的优先级进行研究。通过分析不同触发词的特征和重要性，并提出了一种基于触发词优先级的事件抽取方法。实验结果表明，该方法能够有效地提高事件抽取的准确性和效率。1.引言事件抽取旨在从文本中自动识别出描述事件的句子和相关信息。传统的基于规则或模式匹配的方法面临着规则编写困难、泛化能力差等问题。而基于机器学习
2024-11-12
5
11KB
基于卷积双向长短期记忆网络的事件触发词抽取.docx
基于卷积双向长短期记忆网络的事件触发词抽取基于卷积双向长短期记忆网络的事件触发词抽取摘要：事件触发词抽取是信息抽取的一个重要任务，其在自然语言处理领域有着广泛应用。本论文提出了一种基于卷积双向长短期记忆网络（ConvolutionalBiLSTM）的事件触发词抽取方法。该方法首先使用卷积神经网络模型对输入文本进行特征提取，然后通过双向长短期记忆网络进行上下文建模，最后使用条件随机场进行序列标注。实验结果表明，本方法在事件触发词抽取任务上取得了较好的性能。关键词：事件触发词抽取，卷积神经网络，双向长短期记忆
2024-11-01
5
11KB
生物医学事件抽取中触发词识别研究.docx
生物医学事件抽取中触发词识别研究摘要生物医学事件抽取是信息提取领域中的重要任务。在该任务中，触发词的识别是其中的关键步骤。本文介绍了生物医学事件抽取中的触发词识别研究，包括该问题的背景和意义、常见方法、评估指标和未来发展方向。我们重点讨论了基于特征的方法和深度学习方法，并分析了它们的优缺点和适用场景。最后，我们提出了未来发展的方向，包括跨语言事件抽取、数据增强和多任务学习等。1.引言生物医学事件抽取是从生物医学文本中自动抽取事件的过程，这些事件通常涉及到实体之间的关系，如蛋白质与基因之间的交互作用、药物的
2024-10-22
5
11KB
基于深度学习的事件关系抽取模型.docx
基于深度学习的事件关系抽取模型基于深度学习的事件关系抽取模型摘要：事件关系抽取是自然语言处理领域的重要研究方向之一。深度学习技术的兴起为事件关系抽取提供了新的方法和思路。本论文首先介绍了事件关系抽取的背景和意义，然后详细阐述了基于深度学习的事件关系抽取模型的原理和实现，包括神经网络模型、特征提取和模型训练等。接着，本文对比了传统方法和基于深度学习的方法，在数据集上进行了实验，并对实验结果进行评估和分析。最后，本文总结了基于深度学习的事件关系抽取模型的优势和不足，并对未来工作进行了展望。关键词：事件关系抽取
2024-10-17
5
11KB