基于中心词识别的嵌套事件抽取
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文提出了一种名为 PerNee 的新模型，它通过识别 Pivot Elements 来提取嵌套事件，以改进现有的 Nested Event Extraction 方法。PerNee 通过 prompt learning 将事件类型和参数角色的信息融入其中，以获得更好的触发器和参数表示，从而在 ACE2005-Nest、Genia11 和 Genia13 数据集上取得了最先进的性能。
该研究提出了一种基于搜索的神经网络结构预测模型，用于嵌套和重叠事件检测任务。该模型在 BioNLP 癌症遗传学共享任务 2013 上表现出与 TEES 模型可比的性能，同时具有更高的计算效率。
