论文笔记 Bioinformatics 2020DeepEventMine：en
2022-05-26 09:42:28
近来的基于神经汇集的事变抽取首要闭怀大凡范畴的普及事变它们是很少测验检测嵌套和重叠的事变。
提出一个端到端的基于神经汇集的嵌套事变抽取模子从原始句子中提取众个重叠的有向无环图构造。
正在transformers模子的双向编码器外现之上提出的模子以端到端的办法检测嵌套的实体和触发器、脚色、嵌套事变及其变体不必要任何语法用具。
假设一个事变的论元里包蕴其他事变则这个事变称为嵌套事变。假设一个事变的论元仅是实体则这个事变称为匮乏事变。界说嵌套事变的品级为kk1外现事变论元中仅有匮乏事变k2事变论元中有起码一个嵌套事变。
模子的框架图如下可能觉察模子总共分四层BERT层、实体(触发词)层、脚色层、事变层.
该层将实体或者触发词类型分派给句子中重叠的文本区间或者单词序列。该层整个地琢磨了一个句子的扫数恐怕区间其长度小于或者等于实体的最大区间长度L e n t L_{ent}Lent和触发词的最大区间长度L t r i g L_{trig}Ltrig。正在句子中第k个词到第l个词的区间的外现为m k , l m_{k,l}mk,l,准备公式如下由于每个区间恐怕有众个类型行使众个带sigmoid函数的二分类器办理众标签题目。对待每个分类器假设输出分数 0.5则拔取该区间动作相应的实体/触发器类型。
脚色层列举扫数的触发词-论元对(触发词-触发词对和触发词-实体对)给定实体(触发词)层检测的触发词和实体为每个触发词-论元对分派一个脚色类型或者没有脚色。
为了构修嵌套事变该论文构修事变以自底向上的办法。整个地起首分类论元没有触发词的候选事变(没有论元或者论元仅是一体例实体)获取一组检测(匮乏)事变。然后反复以上方法构修和分类候选的嵌套事变(论元中有触发词)。反复该进程直到一齐候选事变都被分类或没有固定论元的候选事变。一个候选事变i的外现为然后通过二分类占定是否为一个事变。当候选事变被分类为一个事变
同时注视到端到端的模子正在实体、触发词和脚色检测的显露比管道模子差。通过准备天生无误事变的预测实体与总预测实体的比率。觉察因由是端到端的模子尤其闭怀预测和事变闭联的元素。
通过尝试观测模子正在差别级另外嵌套事变的外现尝试结果如下
过错理会如下图所示可能觉察模子缺失的预测事变首要由缺失的触发词和论元的脚色惹起。
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