“2019年的重要事情 2019年重大事情有那些”

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会议、自由

prospeedattentionmechanismforhisproblem。

以前传递的事件检测根据一组预先定义的事件类型对给定句子中的单词和短语进行分类。 这个预定义的集合限制是阻止事件检测模型适应新的事件类型。 我们研究了用几个关键字描述类型的新方法，以匹配文档中的上下文。 这有助于将模型操作为新类型。 在新的公式中引入了具有特征的卷积神经网络事件检测观察机制。 通过大量实验说明了新事物检测扩展式的优点以及为解决这一问题提出的观察机制。

2 .利用哈希循环-真相:意想不到的是限制基于知识的蒸馏方法

语言表达式的结合对事物的检验提出了巨大的挑战。 todisambiguateeventtypes，currenttaprocesselylonexternallptoolkitstobuildknowledge先生说。 遗憾的是，这些方法在pipelineparadigmandsufferromerrpropagationproblem上工作。 本文介绍了weproposeandantisalimitionbasedknowledgestliferationapproach、第一时间、Tobackletechallengeofacquiringknowled ateachermodulefirstdevisedtorentheknowledgerepresentationsfromthegtround-truth Anas 然后，设定pasteudentmodulethattonlytakesraw-sense输入。 学生在教师指导下的行为受到罪犯的限制。 顺便说一下，从原句子中提取知识的过程被隐式转换为学生模块的特征编码阶段。 最后，加强的学生采用预检查。 这种方法解决了awtexts，需要额外的工具包，自然消除了解决错误的方法。 我们在ce2005数据集上进行了实验，实验结果表明了这种方法的比较有效性。

语言表达的模糊性给事物的检验带来了巨大的挑战。 为了消除事物类型的模糊性，目前的方法依赖于外部nlp工具包构建知识表示。 不幸的是，这些方法在流水线模式下工作，同时存在错误传播问题。 本文首次提出了基于对立模仿的知识提取方法，处理了从文中获取知识用于事件检测的问题。 在我们的做法中，教师模块被设计为从基本真理的注释中学习知识表达。 然后，设置一个学生模块，只接受原语作为输入。 学生模块在对抗性鉴别者的指导下，学习模仿老师的行为。 这样，从原始数据中提取知识的过程被隐式集成到学生模块的特征编码阶段。 最后，强化的学生用于检查事情。 不需要额外的工具包来解决原始副本。 这样就解决了管道方法遇到的错误传输问题。 我们在ace2005数据集上做了很多实验，实验结果表明了我们做法的比较有效性。

美国航空母舰大赛，刘、

事件检测的目标是事件的发生和分类. previousworksolvestaskbyrecogningclassifyingeventtriggers，、 仅定义为wordpropherashmosclearexpressexceptioncurency .的existingapproacherequireddbothannotedtrigggers和ventypesintringdata .但是 运输企业的费用限制了现有做法的适用。 为了减少人工工作量，探索了与组装工的检查。 在工作中，我们提出了新的框架。 它包含了新事物的类型。 实验结果证明了这种比较有效性。 值得注意的是，这种先进方法在竞争性能方面比以前流传的方法有所提高。

事件检测( ed )的目标是检测事件的发生并进行分类。 以前的事业是通过识别和分类事件触发来处理这个问题的，但事件触发被定义为最能清楚地表示事件发生的单词和短语。 因此，现有方法要求培训数据具有注释触发和事件类型。 但是，触发器对事物的检测并不重要，注释者从给定的句子中，特别是从较长的句子中选择“最清晰”的单词非常花时间。 培训语料库的昂贵评论限制了现有方法的应用。 为了减少手工操作，探索了避免用触发器进行检测。 在这项事业中，提出了一种被称为带观察机构的类型感知偏向神经互联网( tbnnam )的新框架，根据目标事件类型对句子的表达进行编码。 实验结果证明了这种做法的比较有效性。 与采用注释触发器的最新技术相比，该方法获得了更具竞争力的性能，这一点备受关注。

4.jointeventextractionbasedonhieralecleventschemasfroframenet

在与电气电子工程师协会的会议上，作者是威利、德智诚、何磊、袁卓望、小龙金

事件提取是一种灵活的应用，如信息摘要和新闻检索。 但是，publicationcontextextextextextraction ( ace )事件提取程序只定义了非常有限的粗糙事件模式。 framenetisalangioncorpustadefinescompletesemanticframe和帧到帧的关系为framesinframenetsharehysmilastructurewithvenshematement ctualexpressevents提出，eventschemasbasedonframenet .具体来说，从框架网和从框架到框架的关系中，提取更精细、更广阔的框架到框架的关系。 基于新的事情模式，我们提出了一种新的事情提取方法，从事情模式的层次结构和框架中提取出与框架的关系。 广泛的实验验证了我们分级方案的特点和事情提取模型的比较有效性。 我们进一步比较了事件提取模型的结果和总结。 结果表明，基于事情提取模型的摘要方法比几种最新的摘要方法表现出更好的性能，更高级的事情提取模型有望投入实际应用。

报道提取在信息摘要和新闻检索等实用化中起着重要的作用。 但是，目前流行的自动上下文提取( ace )的事提取程序只定义了非常有限的粗糙的事模式，可能不适合实用。 框架互联网是语言语料库，定义了完整的语义框架和框架之间的关系。 框架internet中的框架具有与ace中的事件模式非常相似的结构，同时有多个框架实际表示事件，因此建议基于框架internet重新定义事件模式。 具体来说，从框架的互联网中提取了表示事件新闻的框架，利用框架与框架的关系构建了粒度比ace更细、覆盖范围更广的事件模型层次。 基于新的事件模式，利用事件模式的层次结构和框架间关系，提出了共同事件提取方法。 通过大量实验说明了层次事物模型的优越性和事物提取模型的比较有效性。 我们进一步将事件提取模型的结果应用于信息摘要，结果证明，基于事件提取模型的摘要方法比几种最新的摘要方法具有更好的性能，层次性的事件模式和事件提取模型在实用上有广阔的应用前景。