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基于中心词识别的嵌套事件抽取
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 该研究提出了一种新的基于搜索的神经网络结构预测模型（SBNN）。
- 模型用于嵌套和重叠事件检测任务。
- 将任务视为触发器 - 参数结构的关系图上的搜索问题。
- 在 BioNLP 癌症遗传学共享任务 2013 上，该模型表现出与 TEES 模型可比的性能。
- 模型在提高 F1 分数性能的同时具有更高的计算效率。
- 不使用任何句法和手动设计的特征。
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