【摘 要】
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【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】在ACE2005数据集上开
【机 构】
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中南财经政法大学信息与安全工程学院
【基金项目】
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">国家自然科学基金面上项目（项目编号：71974202）和国家自然科学基金重大课题（项目编号：71790612）的研究成果之一；
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【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】在ACE2005数据集上开展实证研究，所提模型在命名实体识别任务上的F1值为84.15%，在事件检测任务上的F1值为70.96%。【局限】未将多任务模型应用到更多的信息抽取场景中。【结论】与单任务模型相比，多任务模型在命名实体识别任务和事件检测任务中具有更好的效果。
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