%A 张虎, 张广军 %T 基于多粒度实体异构图的篇章级事件抽取方法 %0 Journal Article %D 2023 %J 计算机科学 %R 10.11896/jsjkx.220300154 %P 255-261 %V 50 %N 5 %U {https://www.jsjkx.com/CN/abstract/article_21512.shtml} %8 2023-05-15 %X 篇章级事件抽取是一项面向多个句子长文本的事件抽取任务,现有的篇章级事件抽取研究一般将事件抽取分为候选实体抽取、事件检测和论元识别3个子任务,且通常采用联合学习的方式进行训练。然而,已有篇章级事件抽取方法大都采用逐句的方式抽取候选实体,未考虑跨句的上下文信息,明显降低了实体抽取和论元识别的精度,影响了最终的事件抽取效果。基于此,文中提出了一种基于多粒度实体异构图的篇章级事件抽取方法。该方法分别采用Transformer和RoBerta两个独立的编码器进行句子级和段落级实体抽取;同时,提出了多粒度实体选择策略,从句子实体集和段落实体集中选择更可能是论元的实体,并进一步构造融入多粒度实体的异构图;最后,利用图卷积网络获得具有篇章级上下文感知的实体和句子表示,进行事件类型和事件论元的多标签分类,实现事件检测和论元识别。在ChFinAnn和Duee-fin数据集上进行了实验,结果表明,所提方法比以往的方法在F1值方面分别提高了约1.3%和3.9%,证明了该方法的有效性。