ACL2021 | 探讨跨句事件联合抽取问题

跨句事件抽取旨在研究如何同时识别篇章内多个事件。我们提出多层双向网络MLBiNet（Multi-Layer Bidirectional Network）融合跨句语义和关联事件信息，从而增强内各事件提及的判别。首先，为建模句子内部事件关系，我们提出双向解码器用于同时捕捉前向和后向事件依赖；然后，我们利用信息聚合器汇总句子语义和事件提及信息；最后，通过迭代多个由双向解码器和信息聚合器构造的单元，并在每一层传递邻近句子的汇总信息，最终感知到整个文档的语义和事件提及信息。实验表明，跨句语义信息和事件依赖关系对事件抽取有效，我们的方法在ACE05数据集上取得最优表现。