【摘 要】
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针对触发词定义标准模糊、语料标注成本高等问题，提出一种基于事件模式及类型的事件检测深度学习模型（PTNN）。首先基于实体的语法及语义特征获取潜在论元；其次将潜在论元抽象为角色，结合语法、语义、角色特征构建嵌入表示，增强输入对事件模式的体现；最后利用Bi-LSTM和基于事件类型的注意力机制，完成事件及类型判定。模型在不识别触发词的前提下，通过强化事件模式特征实现事件检测，避免了触发词标注困难的问题，
【基金项目】
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国家自然科学基金（U19A2078）； 四川省科技计划（2020YFG0009）；
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针对触发词定义标准模糊、语料标注成本高等问题，提出一种基于事件模式及类型的事件检测深度学习模型（PTNN）。首先基于实体的语法及语义特征获取潜在论元；其次将潜在论元抽象为角色，结合语法、语义、角色特征构建嵌入表示，增强输入对事件模式的体现；最后利用Bi-LSTM和基于事件类型的注意力机制，完成事件及类型判定。模型在不识别触发词的前提下，通过强化事件模式特征实现事件检测，避免了触发词标注困难的问题，证明了事件模式在神经网络上对事件检测的积极作用，将同类方法的最优效果提升了3%，且达到了基于触发词的检测效果。
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