结合二维增强融合机制的事件论元抽取方法

来源：计算机工程与应用杂志2025年第10期北京时间：

作者：王潞翔, 陈艳平, 黄辉, 黄瑞章, 秦永彬

单位：1.贵州大学 计算机科学与技术学院 文本计算与认知智能教育部工程研究中心，贵阳 550025 ；2.贵州大学 公共大数据国家重点实验室，贵阳 550025

摘要：针对现有的事件论元抽取研究中触发词和论元间缺少交互以及通道内部缺少交互的问题，提出结合二维增强融合机制的事件论元抽取模型（two-dimensional enhanced fusion mechanism for event argument extraction，W2-ARG）。在句子中的触发词两边插入标识符，引入事件类型信息的同时增强触发词和论元的交互，并单独编码触发词以突出其在句子中的语义信息。将论元抽取建模为二维化表示的标签预测，通过膨胀卷积捕获不同距离的单词的语义交互。使用通道注意力模块增强通道内部的交互，以强化通道内的信息传递。最后利用拉普拉斯算子来突出事件论元在语义空间中的位置特征，提升模型对事件论元的识别精度。模型在ACE05-EN、ERE-EN数据集上进行了实验，实验结果表明该方法的性能相较其他基于分类的事件论元抽取方法提升明显。

关键词：事件论元抽取,句子平面化表示,通道注意力,拉普拉斯算子,BERT