【摘 要】
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事件抽取技术是实现特定信息快速提取的一种关键技术,可广泛应用于信息检索、情感分析等场景。中文事件抽取因需要考虑中文语言特性的问题,较英文事件抽取任务来说更为困难。
【基金项目】
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国家重大专项计划(2018ZX01028101),预研项目(31513010602-1)
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事件抽取技术是实现特定信息快速提取的一种关键技术,可广泛应用于信息检索、情感分析等场景。中文事件抽取因需要考虑中文语言特性的问题,较英文事件抽取任务来说更为困难。基于当前前沿的英文事件抽取神经网络模型,提出了一种适合硬件计算的中文事件抽取神经网络模型CEE-DGCNN,其事件触发词分类在ACE2005中文语料库上实现了71.71%的F1值。并设计实现了相应的加速器,通过对数据的定点量化进一步优化了模型大小,其性能在Xilinx XCKU115 FPGA上达到了97 GOP/s,为CPU平台上性能的67倍。
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