公开(公告)号：CN117573805A

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202311543326.4

申请日：2023-11-17

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 刘文杰 ,  王至凡

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06F40/30 ,  G06F40/211 ,  G06F40/284 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于FFN和路径图注意力网络的事件关系抽取方法，包括：获取文本数据，对文本数据进行预处理，将预处理后的文本数据输入至BERT模型进行编码；将特征向量矩阵输入至FFN网络中，利用FFN网络获得基于事件对上下文的关系序列表示；将特征向量矩阵输入至路径图注意力网络，根据节点级注意力机制和语义级注意力机制，聚合事件信息和文本信息得到语义图中各个节点的特征向量；将两个特征向量进行融合，利用融合之后的特征向量计算文本事件之间的事件关系。本发明通过前馈神经网络FFN获得基于事件上下文的关系序列表示，准确地获得文本节点与事件之间的关联程度，有效地整合事件相关信息，提高最终事件对关系的预测准确度。