融入事件依存路径的事件时序关系识别
李良毅
现有事件时序关系识别方法缺少句法信息的加入，导致模型对事件的理解能力不足。事件依存路径作为分析事件时序关系的重要手段，能够指导模型理解文本结构。为生成包含事件句语义与句法的文本表征，提出一种融入事件依存路径的事件时序关系识别方法，将事件的最短依存句法以外部知识的形式融入到事件编码中。此外，为了将文本语义与句法信息有效地融合，先将事件的最短依存路径转换为句法模板，然后将句法模板拼接到事件句文本中，基于自注意力机制与双向长短期记忆网络（Bi-directional Long Short-Term Memory,Bi-LSTM）结构编码事件不同特征，最后提出使用门控机制计算事件时序特征。在TimeBank-Dense数据集上进行实验，实验结果证明了所提方法的有效性。
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