基于多任务深度学习的实体和事件联合抽取模型

摘要

【目的】 利用命名实体识别与事件检测任务之间的相关性,同时提升命名实体识别和事件检测模型的性能。【方法】 提出基于多任务学习的实体和事件联合抽取模型MDL-J3E,该模型分为共享层、私有层和解码层。其中,共享层生成通用特征;私有层由命名实体识别部分和事件检测部分组成,在通用特征的基础上分别提取两个子任务的私有特征;解码层将子任务的特征解码输出为符合约束规则的标签序列。【结果】<