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本发明提供了一种基于联合学习的封闭域篇章级事件抽取方法，数据集构建阶段，将带有事件类型、论元角色及论元实体标注的篇章级中文金融公告事件数据集，按照比例划分为训练集，验证集和测试集；将构建的数据集输入到基于联合学习的封闭域篇章级事件抽取模型PRAP中，PRAP包含5个部分，分别是论元实体识别模块，语义融合编码模块，论元组合抽取模块，事件类型检测模块和事件记录生成模块；定义模型损失函数，训练搭建的神经网络模型。总体损失Ltotal由论元实体识别损失、论元组合抽取损失、事件类型检测损失和论元角色分类损
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117743600A
(43)申请公布日2024.03.22
(21)申请号202311836718.XG06N3/098(2023.01)
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