面向新冠新闻的三阶段篇章级事件抽取方法

来源：计算机工程与应用杂志2023年第3期北京时间：

作者：郭鑫, 高彩翔, 陈千, 王素格, 王雪婧

单位：1.山西大学 计算机与信息技术学院，太原 030006；2.山西大学 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室，太原 030006

摘要：事件抽取是信息抽取领域的一个研究热点。在新冠肺炎疫情常态化下，利用事件抽取技术可以筛选出有价值的信息。然而事件抽取领域缺乏精标注的新冠新闻训练数据集，且因部分事件的复杂性，论元不只存在于一句话中，需要多个句子才能完整描述一个事件。因此，首先构建新冠肺炎新闻数据集，接着提出一种三阶段的管道方法实现从篇章中抽取新冠肺炎事件。该方法对数据集进行事件类型分类；进行事件句的抽取；实现篇章级论元抽取。实验结果表明提出的方法能够减少事件分类时间，抽取两个事件句的条件下，对数据通报类论元识别效果最好，准确率、召回率和F1值达到75.0%、73.0%，和74.0%，证明方法能有效抽取新冠肺炎相关篇章级事件。

关键词：新冠肺炎,信息抽取,事件句抽取,篇章级事件抽取