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SE-GCL：一种基于事件的简洁有效图对比学习文本表示方法
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
该研究提出了一种事件驱动的图对比学习方法（SE-GCL），旨在解决文本表示学习中的领域知识依赖和计算复杂性问题，从而提高算法效率，并在多个数据集上验证了其有效性。
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关键要点
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该研究提出了一种事件驱动的图对比学习方法（SE-GCL）。
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SE-GCL旨在解决文本表示学习中的领域知识依赖和计算复杂性问题。
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该方法通过提取事件块构建内在关系图，保留关键信息。
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SE-GCL简化了数据增强技术，从而提高算法效率。
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实验结果表明SE-GCL在多个标准数据集上有效，显示其在文本表示中的潜在影响。
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