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《Distilling Discrimination and Generalization Knowledge for Event Detection via ∆-Representation Learning》ACL2019
- 概述: 为解决事件检测系统在泛化知识上识别触发词学习方面较差的现象,提出一种通过有效解耦、逐步学习、自适应融合事件表示来在分化、泛化知识进行学习
- 优点: 提高了算法在泛化知识方面学习的能力,加强了以前事件检测难以识别出的隐藏的事件触发词的抽取能力
- 不足:技术路线较复杂,分化知识和泛化知识分别抽取特征表示会不会产生干扰
- 技术路线: 词预训练模型: 基于ELMo模型->△-特征表示学习->用自注意循环神经网络(attention-RNN)学习分化知识的特征表示->用DMCNN模型来学习泛化知识的特征表示
