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作者：马月坤;崔漠晓;
单位：华北理工大学人工智能学院;河北省工业智能感知重点实验室;北京科技大学计算机与通信工程学院;材料领域知识工程北京市重点实验室;
摘要：针对中医事件抽取过程中存在事件论元边界模糊的问题，综合运用卷积神经网络、双向长短期记忆网络和注意力机制提出了一种局部与全局语义特征融合的事件抽取模型(event extraction model integrating local and global semantic feature, EE-LGSF),以提升中医事件抽取的效果。首先，通过结合不同滤波窗口大小的卷积神经网络提取文本的多维度局部特征信息，同时利用双向长短期记忆网络捕捉文本的全局特征信息；其次，通过门控机制实现局部与全局信息的动态交互，以增强对论元边界的识别能力；再次，引入模糊跨度注意力机制，动态调整注意力范围，从而优化论元跨度的决策过程；最后，以条件随机场进行标签预测。结果表明，所提模型比相关模型在中医医案数据集上的F1值提升了3.0～11.0个百分点，在解决中医事件抽取问题方面表现更为优异。所提模型能有效利用文本局部和全局语义信息，提高对文本跨度学习的灵活性来增强模型对论元边界的识别能力，从而获得更好的中医事件抽取效果，对中医知识传承和发展具有参考价值。
关键词：自然语言处理;;事件抽取;;中医医案;;注意力机制;;卷积神经网络;;动态融合;;跨度
基金资助：国家重点研发计划项目(2022YFC3502303);; 河北省工业智能感知重点实验室项目(SZX2021013)
