基于深度学习的篇章级事件抽取研究综述

来源：计算机工程与应用杂志2022年第24期北京时间：

作者：胡瑞娟, 周会娟, 刘海砚, 李健

单位：战略支援部队信息工程大学，郑州 450001

摘要：事件抽取是信息抽取领域中一项十分重要且具有挑战性的任务，在事理图谱构建、舆情监控、态势感知等方面起着举足轻重的作用。目前研究较多的是句子级事件抽取，而面对“论元分散”和“多事件”的挑战，基于深度学习的篇章级事件抽取陆续展开。总结了篇章级事件抽取的定义、主要任务和面临的挑战，分别从获取词语、句子和文档三种不同粒度的语义信息，捕获文档结构特征建模不同的图结构，融合语义信息和结构特征，以及将事件抽取转化为阅读理解、智能问答等其他任务解决方案等四个不同的维度，详细讨论了近年来篇章级事件抽取相关的模型和方法，在此基础上归纳了常用数据集，并对典型方法的抽取效果进行了评估和对比。展望了篇章级事件抽取的研究趋势。

关键词：论元分散,多事件,深度学习,评价指标