在形式上，事件的组成要素通常包括事件的触发词或类型、事件的参与者、事件发生的时间或地点等，与纯自然语言形式的文本相比，事件是现实世界中信息的一种更为结构化的表示形式。事件在粒度上与形式上的特点使得对其进行表示时面临着与其他文本单元不同的问题，由此引出了事件表示学习的概念。将结构化的事件信息表示为...
事件是一种重要的客观信息,事件表示学习将事件信息表示为可计算的低维稠密向量,是人工智能领域一项重要的工作。在之前的研究中,“加性”(Additive)模型是应用最广泛的事件表示方法之一,这一方法将事件论元的词向量相加或拼接后,通过一个网络映射到事件向量空间。进一步地,Ding等人(2015)与Weber等人(2018)提出使用Neural...
本 文的主要工作如下: (1)提出基于改进事件表示的脚本事件预测方法 针对脚本事件预测领域现存的事件表示不全面、信息融合不充分等问题,本文提 出了基于数据增强和信息集成来改进事件表示的模型——ECer。首先,为避免模型关 注不相关的特征,采用ReLA连接事件的初始表示;其次,为扩充训练数据,训练出泛 化能力更强的...
事件是一种重要的客观信息,事件表示学习将事件信息表示为可计算的低维稠密向量,是人工智能领域一项重要的工作。在之前的研究中,“加性”(Additive)模型是应用最广泛的事件表示方法之一,这一方法将事件论元的词向量相加或拼接后,通过一个网络映射到事件向量空间。进一步地,Ding等人(2015)与Weber等人(2018)提出使用Neural...
事件是一种重要的客观信息,事件表示学习将事件信息表示为可计算的低维稠密向量,是人工智能领域一项重要的工作。在之前的研究中,“加性”(Additive)模型是应用最广泛的事件表示方法之一,这一方法将事件论元的词向量相加或拼接后,通过一个网络映射到事件向量空间。进一步地,Ding等人(2015)与Weber等人(2018)提出使用Neural...
本文将介绍一种基于事件表示和对比学习的深度事件聚类方法,以提高聚类的准确性和效率。 一、事件表示 事件表示是事件聚类的基础,它将事件转化为计算机可以理解和处理的形式。在传统的事件聚类方法中,常常使用基于向量空间模型的表示方法,将事件表示为一个稠密的向量。然而,传统的向量表示方法存在着维度灾难和语义丢失的...
事件是一种重要的客观信息,事件表示学习将事件信息表示为可计算的低维稠密向量,是人工智能领域一项重要的工作。在之前的研究中,“加性”(Additive)模型是应用最广泛的事件表示方法之一,这一方法将事件论元的词向量相加或拼接后,通过一个网络映射到事件向量空间。进一步地,Ding等人(2015)与Weber等人(2018)提出使用Neural...
金融界2024年1月13日消息，据国家知识产权局公告，清华大学申请一项名为“基于结构化事件表示学习的时序相关性的检测方法及装置“，公开号CN117390062A，申请日期为2023年10月。专利摘要显示，本申请涉及结构化事件的表示学习领域，尤其涉及一种基于结构化事件表示学习的时序相关性的检测方法及装置。所述方法包括：获取...
金融界2024年1月13日消息,据国家知识产权局公告,清华大学申请一项名为“基于结构化事件表示学习的时序相关性的检测方法及装置“,公开号CN117390062A,申请日期为2023年10月。 专利摘要显示,本…
Instance Relation Extractor: 抽取事件实例之间的关系。我们利用 来建模两个事件实例表示之间的相互作用,并用softmax进行关系分类。 (2)事件本体学习 在事件本体学习阶段,通过事件实例之间的联系建立起事件类型之间的联系,以得到更为丰富的事件本体。 Ontology Completion: 主要包含建模事件实例的内部结构 (Instance-to-cl...