摘要：事件抽取可以幫助人們從海量的文本中快速、準(zhǔn)確地獲取感興趣的事件知識(shí)。然而，目前事件抽取的研究主要集中在從單一句子中抽取事件.由于事件構(gòu)成的復(fù)雜性和語言表述的多樣性，多數(shù)情況下多句才能完整地描述一個(gè)事件。因此，從篇章中抽取出完整的結(jié)構(gòu)化事件信息，顯得更有價(jià)值和意義。該文首先利用基于注意力機(jī)制的序列標(biāo)注模型聯(lián)合抽取句子級(jí)事件的觸發(fā)詞和實(shí)體，與獨(dú)立進(jìn)行實(shí)體抽取和事件識(shí)別相比，聯(lián)合標(biāo)注的方法在F值上提升了1個(gè)百分點(diǎn)。然后利用多層感知機(jī)判斷實(shí)體在事件中扮演的角色。最后，在句子級(jí)事件抽取的基礎(chǔ)上，利用整數(shù)線性規(guī)劃的方法■進(jìn)行全局推理.融合句子級(jí)事件信息，實(shí)現(xiàn)篇章級(jí)事件抽取.與基線模型相比.這種基于全局推理的篇章級(jí)事件抽取在F值上提升了3個(gè)百分點(diǎn)。

　　關(guān)鍵詞：篇章級(jí)事件抽取;聯(lián)合標(biāo)注;全局推理

　　o引言

　　當(dāng)今社會(huì)，互聯(lián)網(wǎng)已成為大部分人日常生活中不可或缺的一部分，在為人們的生活、學(xué)習(xí)、工作帶來極大方便的同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)中海量的非結(jié)構(gòu)化文本也給用戶帶來信息冗余繁多的困擾。面對(duì)日益增長(zhǎng)的非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)，如何幫助人們理解并快速獲取文本中的知識(shí)，顯得尤為重要，而信息抽取技術(shù)的提出正是為了解決這個(gè)問題。作為自然語言處理(NaturalLanguageProcessing,NLP)技術(shù)中的關(guān)鍵任務(wù)，信息抽取在知識(shí)獲取中扮演著重要的角色。Grishman等⑴將信息抽取定義為：從自然語言文本中抽取指定類型的實(shí)體、關(guān)系、事件等事實(shí)信息，并形成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)輸出的文本處理技術(shù)。而面向非結(jié)構(gòu)化文本的事件抽取是信息抽取領(lǐng)域中的關(guān)鍵任務(wù)和重要的研究方向(其余還有實(shí)體抽取、關(guān)系抽取等)，主要應(yīng)用于事件知識(shí)圖譜的構(gòu)建、事件信息獲取和輔助其他自然語言理解任務(wù)。

　　事件是個(gè)復(fù)雜的概念，在不同研究領(lǐng)域有不同的定義。事件抽取領(lǐng)域最具有影響力的評(píng)測(cè)會(huì)議----自動(dòng)內(nèi)容抽取(AutomaticContentExtrac-non,ACE®)評(píng)測(cè)會(huì)議將事件定義為：事件是發(fā)生在某個(gè)特定時(shí)間或時(shí)間段、某個(gè)特定地域范圍內(nèi)，由一個(gè)或多個(gè)角色參與的一個(gè)或多個(gè)動(dòng)作構(gòu)成的事情或狀態(tài)的改變。事件中的相關(guān)術(shù)語具體定義如下：實(shí)體(entity)：用戶感興趣的語義對(duì)象.通常是一個(gè)名詞(例如，“人物”);事件觸發(fā)詞(eventtrigger):觸發(fā)事件的核心詞，通常是動(dòng)詞或者名詞(例如，“喪生”或“拍賣”);事件元素角色(eventargument):實(shí)體在事件中所扮演的角色•即事件的參與者;事件描述(eventmention):描述事件的一句話或者一個(gè)字段，通常會(huì)包含觸發(fā)詞和事件元素;事件類別(eventtype)：事件觸發(fā)詞和事件角色共同決定了事件的類別。

　　事件觸發(fā)詞和實(shí)體描述進(jìn)行了特殊標(biāo)記，有下劃線的字段代表實(shí)體及其類別(例如，“10月31號(hào)”•時(shí)間)，加粗字段代表觸發(fā)詞及其事件類別(“喪生”，死亡)。虛線連接觸發(fā)詞和實(shí)體.其上面文字代表實(shí)體在該事件中所扮演的角色。在本實(shí)例中，“喪生”觸發(fā)一個(gè)死亡事件，T0月31號(hào)”“桃園中正國際機(jī)場(chǎng)”“82人”在該事件中分別扮演時(shí)間、地點(diǎn)和受害者的事件角色.從而組成一個(gè)完整的事件，而實(shí)體“新加坡航空”在該事件中不扮演任何角色。由ACE中事件的定義及圖1實(shí)例可得，事件的組成要素主要包括事件的發(fā)生時(shí)間及地點(diǎn)，事件的參與角色以及與之相關(guān)的動(dòng)作或狀態(tài)(觸發(fā)詞)。在現(xiàn)實(shí)世界中.每天都有各式多樣的不同場(chǎng)景、不同類型、不同粒度的事件發(fā)生，信息描述多樣化的同時(shí)也給事件抽取任務(wù)帶來難度。

　　作為自然語言處理中具有挑戰(zhàn)的任務(wù)，事件抽取主要研究如何從非結(jié)構(gòu)化的文本信息中抽取出用戶感興趣的事件，并以結(jié)構(gòu)化的形式呈現(xiàn)出來。目前事件抽取的研究主要集中在兩個(gè)子任務(wù)上：事件識(shí)別和事件元素識(shí)別。事件識(shí)別：識(shí)別文本中的由事件觸發(fā)詞引導(dǎo)的事件實(shí)例，并根據(jù)當(dāng)前觸發(fā)詞和上下文信息判斷當(dāng)前觸發(fā)的預(yù)定義事件類型。事件元素識(shí)別：若某句被判定為特定事件類型的事件描述，需判斷句中實(shí)體和事件觸發(fā)詞之間的關(guān)系，這里的關(guān)系即為實(shí)體在該事件中所扮演的角色。上述事件抽取定義主要是針對(duì)句子級(jí)別的，而現(xiàn)有的事件抽取框架按照文本粒度可分為句子級(jí)事件抽取和篇章級(jí)事件抽取。句子級(jí)事件抽取焦點(diǎn)集中于識(shí)別句子中每個(gè)詞可能提及的單個(gè)事件.以及判斷句子實(shí)體在該事件中扮演的角色。雖然句子級(jí)抽取考慮的事件類型足夠通用(ACE2005中定義了33種事件)，但對(duì)于總結(jié)文檔內(nèi)容來說，句子級(jí)抽取粒度太細(xì)了。現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中，一篇文檔通常包含一個(gè)或者多個(gè)事件，這些事件對(duì)于整體的重要性各不相同.而同一事件也可能會(huì)在文檔中被多次提及。

　　篇章級(jí)事件抽取以文本中描述的主要事件為中心，用簡(jiǎn)潔、結(jié)構(gòu)化的形式呈現(xiàn)給用戶。其在現(xiàn)實(shí)世界中直接面向用戶也具有明顯的適用性，它允許用戶快速獲取文檔中的事件內(nèi)容、地點(diǎn)和時(shí)間，而不需要通讀全文。難點(diǎn)在于，篇章事件抽取需要高質(zhì)量的句子級(jí)抽取結(jié)果以及相同事件不同事件描述之間事件元素的融合，考慮以下例句：例1：根據(jù)奧地利救災(zāi)組織的統(tǒng)計(jì)，在阿爾卑斯山登山纜車失火慘劇中有155名乘客喪生。例2：奧地利一處滑雪勝地的登山纜車11號(hào)在阿爾卑斯山隧道發(fā)生纜車失火慘劇.受害者中包括有1999年世界女子花式滑雪冠軍施密特。例1和例2是描述同一災(zāi)難事件的不同句子，分布在原文檔中不同的段落當(dāng)中。例1中包含該災(zāi)難事件的死亡人數(shù)和事故來源，例2中包含事件發(fā)生的時(shí)間和地點(diǎn)。事件描述例1和例2中的結(jié)構(gòu)化事件信息需要融合才能得到完整的篇章級(jí)事件信息，篇章級(jí)事件抽取依賴于句子級(jí)抽取結(jié)果和跨句子的事件元素融合。

　　從理論出發(fā)，為了獲取篇章級(jí)事件的結(jié)構(gòu)化信息，需要句子級(jí)事件抽取結(jié)果和事件共指關(guān)系判斷。目前針對(duì)篇章事件抽取研究較少，還沒有統(tǒng)一的統(tǒng)計(jì)學(xué)模型能從篇章中直接抽取出篇章的事件信息。相反，句子級(jí)事件抽取的研究日趨成熟，在句子級(jí)抽取結(jié)果的基礎(chǔ)上進(jìn)行全局推斷提高篇章事件抽取的整體性能是本文研究的方向。本文采用管道(Pipeline)的方法將篇章級(jí)抽取問題分為3個(gè)子問題：①利用序列標(biāo)注模型對(duì)句子進(jìn)行實(shí)體和事件的聯(lián)合標(biāo)注;②采用多層感知機(jī)對(duì)事件描述中的實(shí)體進(jìn)行分類，判斷實(shí)體在該事件中所扮演的角色;③基于整數(shù)線性規(guī)劃做全局推理，得到篇章級(jí)結(jié)構(gòu)化事件信息。在整個(gè)流程圖中不借助標(biāo)注語料中的其他信息和外部資源。

　　總的來說，本文的貢獻(xiàn)在于以下3點(diǎn)：(1)提出了實(shí)體和事件的聯(lián)合標(biāo)注模型.此模型可以更好地利用上下文中的實(shí)體和事件的相互依賴關(guān)系。(2)提出利用整數(shù)線性規(guī)劃的方法進(jìn)行全局推理得到篇章事件抽取結(jié)果。(3)在ACE2005中文語料上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了模型的有效性。

　　1方法

　　近年來，已經(jīng)證明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在自然語言處理領(lǐng)域的有效性。Zeng等Chen等⑶最先將深度學(xué)習(xí)的方法應(yīng)用于關(guān)系抽取和事件抽取中，并取得了很好的效果。相對(duì)于傳統(tǒng)特征表示的方式，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將詞向量(Wordembedding)作為輸入，避免了傳統(tǒng)特征提取過程過分依賴詞性標(biāo)注、句法分析等自然語言處理工具。在本節(jié)中，我們將介紹本文篇章級(jí)事件抽取采取的方法，主要包括實(shí)體和事件聯(lián)合標(biāo)注、事件元素識(shí)別、全局推理。

　　1.1實(shí)體和事件聯(lián)合標(biāo)注

　　實(shí)體和事件是緊密關(guān)聯(lián)的，兩者的表示相互依賴，但現(xiàn)有的事件抽取通常都對(duì)實(shí)體和事件分別建模。在目前事件抽取任務(wù)中.研究者一般將事件抽取分為3步：①實(shí)體識(shí)別：利用外部工具或者單一模型抽取句中的實(shí)體;②事件識(shí)別：抽取句中的觸發(fā)詞并判斷事件類型;③元素分類：判斷實(shí)體在事件中扮演的角色。實(shí)體識(shí)別和事件識(shí)別分開處理是常用的技術(shù)手段，但會(huì)忽略實(shí)體和事件觸發(fā)詞之間相互依賴的關(guān)系。

　　例如，在例句“奧巴馬離開白宮，迎接新的挑戰(zhàn)”中，“離開”作為觸發(fā)詞，觸發(fā)了一個(gè)離職類別的事件而不是運(yùn)輸類別的事件。只分析“離開”一詞，會(huì)存在歧義，但在已知句中其他實(shí)體及其類別后(“白宮，組織機(jī)構(gòu)”;“奧巴馬，人名”)，更易判斷“離開”觸發(fā)離職事件;相反，當(dāng)已知“離開”觸發(fā)離職事件，更易判斷“白宮”的實(shí)體類別是組織機(jī)構(gòu)而不是地理位置。如何有效利用實(shí)體和事件觸發(fā)詞的依存關(guān)系，是本文提岀聯(lián)合標(biāo)注模型的出發(fā)點(diǎn)。

　　本文采用序列標(biāo)注模型從句中聯(lián)合標(biāo)注實(shí)體和觸發(fā)詞，同時(shí)判斷它們的類別，并將其抽取結(jié)果作為事件元素標(biāo)注的輸入。為了更好地建模上下文的關(guān)聯(lián)關(guān)系.我們將自注意力機(jī)制(self-attention)M加到模型中。目前有很多統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法可以對(duì)中文文本中的詞進(jìn)行識(shí)別并分類，但利用詞作為輸入需要先借助外部分詞工具.而序列標(biāo)注方法能夠很好地解決中文詞間無間隔的問題。在自然語言處理中，很多基礎(chǔ)問題都可以用序列標(biāo)注模型解決，比如中文分詞、詞性標(biāo)注以及命名實(shí)體識(shí)別等。序列標(biāo)注不僅能捕獲詞的邊界，同時(shí)也可以判斷當(dāng)前詞的歸屬類別。

　　不同于文本分類，序列標(biāo)注模型將輸入的句子看作一個(gè)序列，輸出是一個(gè)等長(zhǎng)的符號(hào)序列，每個(gè)符號(hào)對(duì)應(yīng)特定的含義。具體來講，序列標(biāo)注模型給句子中的每個(gè)字符打上BIO的標(biāo)簽，B表示字段開始(beginning),1表示字段中間(inside),0表示其他字段(outside),標(biāo)簽后面跟的type表示字段的分類結(jié)果，例如.B-PER表示人名的起始字符，I-Attack表示觸發(fā)攻擊事件詞的中間字段。隨著深度學(xué)習(xí)在自然語言處理中的應(yīng)用日趨成熟，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法表示字符特征，能更好地捕獲字以及上下文的信息。

　　在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，目前主流的兩個(gè)方法是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RecurrentNeuralNetworks,RNN)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConventionalNeuralNetworks,CNN)。相比之下，RNN比CNN更適合給序列進(jìn)行建模，因?yàn)镽NN的隱層既有當(dāng)前時(shí)刻的輸入，也有前一時(shí)刻的隱層輸出，這使得它能通過循環(huán)反饋連接看到前面的信息，并且還具備非線性的擬合能力，因此利用RNN對(duì)序列到序列的建模是NLP中常用的手段。而長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LongShort-TermMemory,LSTM)能將過去和將來的序列考慮進(jìn)來.使得上下文信息充分被利用為。在LSTM后加入條件隨機(jī)場(chǎng)(ConditionalRandomFields,CRF)能更多地考慮整個(gè)句子的局部特征的線性加權(quán)組合，計(jì)算聯(lián)合概率，優(yōu)化了整個(gè)序列。同時(shí).我們將自注意力機(jī)制加到模型中，主要目的是學(xué)習(xí)句子內(nèi)部字符之間的依賴關(guān)系，捕獲句子的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和語義信息。

　　1.2事件元素識(shí)別

　　文檔中每個(gè)句子經(jīng)過上述的實(shí)體和事件聯(lián)合標(biāo)注后，可獲得句中的實(shí)體及其實(shí)體類型和事件觸發(fā)詞及其事件類型。為得到句子級(jí)的事件結(jié)構(gòu)化信息，需要進(jìn)一步標(biāo)注實(shí)體在事件中扮演的角色，即實(shí)體和觸發(fā)詞之間的關(guān)系(例女口，判別實(shí)體“155名乘客”在“死亡”事件類型中扮演了“受害者”的角色)。為了充分利用實(shí)體特征和句子中的事件信息，本文利用一個(gè)多層感知機(jī)實(shí)現(xiàn)實(shí)體的分類從而實(shí)現(xiàn)事件元素識(shí)別。輸入特征包括觸發(fā)詞、觸發(fā)詞類別、實(shí)體、實(shí)體類別、實(shí)體和觸發(fā)詞之間的位置信息以及當(dāng)前句子通過LSTM的向量化表示。

　　1.3全局推理

　　在文檔文本中，重要的事件通常會(huì)被多次提及，即同一事件會(huì)有多個(gè)事件描述。經(jīng)過上述句子級(jí)事件抽取，可獲得篇章中的一系列結(jié)構(gòu)化事件信息。為獲得篇章級(jí)的事件信息，需要判斷多個(gè)事件描述是否指代同一事件，從而得到完整的事件信息。事件描述例1和例2分別通過“喪生”和“受害”觸發(fā)“死亡”事件類型，通過文本描述的相似程度可以進(jìn)一步判斷例1和例2指代了同一事件，從而將兩者的事件元素進(jìn)行融合得到篇章級(jí)的事件結(jié)構(gòu)化信息。為了充分利用文本信息進(jìn)行事件共指的判斷，本文采用整數(shù)線性規(guī)劃的方法進(jìn)行全局推理，將獲取更好的事件共指判斷作為優(yōu)化目標(biāo)，將文本相似度作為優(yōu)化目標(biāo)的重要系數(shù)，在條件約束下，得到篇章級(jí)事件抽取的最優(yōu)結(jié)果。

　　2模型

　　本節(jié)主要介紹上述方法所用的模型，包括基于自注意力機(jī)制的實(shí)體事件聯(lián)合標(biāo)注模型、基于感知機(jī)的事件元素識(shí)別模型和基于整數(shù)線性規(guī)劃的全局推理。

　　3實(shí)驗(yàn)

　　3.1數(shù)據(jù)

　　本文利用ACE評(píng)測(cè)發(fā)布的公開語料ACE2005中的中文語料作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集中標(biāo)注的實(shí)體類別包括：PER(Person,人物)、ORG(Organization,組織機(jī)構(gòu))、GPE(Geo-PoliticalEntity,政治或人文地理區(qū)域)、LOC(Location，地理位置)、FAC(Facility,含有設(shè)施的場(chǎng)所),VEH(Vehicle,運(yùn)輸工具),WEA(Weapon,武器)以及VALUE(值)和TIMEC時(shí)間)。ACE2005中預(yù)定義33個(gè)事件子類別，每個(gè)事件類別都由不同的事件角色構(gòu)成。本文參照Chen和Ji等進(jìn)行數(shù)據(jù)的劃分時(shí),其中569/64/64/篇文檔分別被用作訓(xùn)練集/測(cè)試集/驗(yàn)證集。利用P(Precision,精確率)、R(Recall,召回率)、尺值評(píng)價(jià)句子級(jí)的實(shí)體抽取和事件識(shí)別性能。參照Reichart等⑺采用的篇章級(jí)事件抽取評(píng)價(jià)方式，對(duì)于每篇文檔，將學(xué)習(xí)到的結(jié)構(gòu)化事件信息和標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行最大匹配，然后利用P、R和F,進(jìn)行篇章級(jí)事件抽取性能的評(píng)測(cè)。

　　3.2參數(shù)

　　模型的一些實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)如下：輸入的embedding為100維的詞向量，是通過在維基百科中文語料進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練得到的。LSTM隱層維度為200,batch設(shè)定為50,學(xué)習(xí)率為0.000l,droupout為0.5.最終采用Adam作為優(yōu)化器。

　　4相關(guān)研究

　　當(dāng)前事件抽取按照研究方法可分為兩大類：基于模式匹配和基于統(tǒng)計(jì)模型。模式匹配的方法在特定領(lǐng)域能取到較好的精確度，典型的基于模式匹配的事件抽取系統(tǒng)有：ExDisco[l0]和FSA^。但該方法需要大量人工進(jìn)行模板撰寫，而且普適性差，只適用于小規(guī)模的特定領(lǐng)域。基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法，在特征選取上又可分為兩類：基于傳統(tǒng)特征選取和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)特征。傳統(tǒng)特征提取主要通過自然語言處理工具獲取各種有效的詞匯、句法和語義等特征，然后利用傳統(tǒng)分類模型(例如，最大爛模型和支持向量機(jī)模型)進(jìn)行分類"“〕。隨著深度學(xué)習(xí)證明了其在NLP中的有效性,Chen等⑶率先將CNN應(yīng)用到事件抽取中，并利用了距離信息來建模實(shí)體和觸發(fā)詞的位置關(guān)系;Nguyen等〔⑸提出一種基于RNN的模型進(jìn)行事件識(shí)別和角色分類的聯(lián)合學(xué)習(xí)。

　　針對(duì)語料缺、不平衡等問題，Liu等借助外部語義資源進(jìn)行事件識(shí)別;Chen等利用遠(yuǎn)程監(jiān)督的方法擴(kuò)充訓(xùn)練語料提高了事件抽取性能;Yang等〔屈借助篇章信息進(jìn)行事件和實(shí)體的聯(lián)合抽取，并將其分為3個(gè)子問題：學(xué)習(xí)事件內(nèi)部結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)事件與事件關(guān)系、學(xué)習(xí)實(shí)體抽取;Uu等⑴】利用雙語資源提高事件抽取的性能。這些方法在英文事件抽取數(shù)據(jù)集上取得了很好的效果。中文事件抽取方面，詞級(jí)的不匹配問題嚴(yán)重影響了漢語信息抽取中詞級(jí)模型的性能。為了解決該問題,Chen和Ji等⑷提出了基于特征的字符級(jí)BI()標(biāo)注;Li等〔河定義了中文觸發(fā)詞的人工模板，這些方法都高度依賴于人工構(gòu)建的模板和特征。從文本粒度看，目前事件抽取的相關(guān)研究主要針對(duì)句子級(jí)別的抽取.即識(shí)別句中觸發(fā)詞，并判斷實(shí)體在事件中所扮演的角色。但現(xiàn)實(shí)世界的文本大多是以篇章的形式出現(xiàn)，用戶更關(guān)心的是從篇章中獲得結(jié)果化的事件知識(shí)。

　　最早的事件抽取系統(tǒng)FRUMPY]采用事件模板匹配的方法進(jìn)行篇章事件抽取。Huang等采用基于模式分類的方法，將篇章抽取看成兩個(gè)子問題：①角色槽填充;②句子關(guān)聯(lián)模型。Yang等[旳采用基于句子抽取結(jié)果以及文本特征發(fā)現(xiàn)主事件描述，并利用上下文元素補(bǔ)齊策略得到篇章事件結(jié)構(gòu)化信息的方法，在中文金融事件抽取數(shù)據(jù)集上取得不錯(cuò)的效果。總的來說，目前篇章事件抽取的研究主要集中在特定的領(lǐng)域，高度依賴人工規(guī)則，很難推廣到新的領(lǐng)域。而句子級(jí)事件抽取方法應(yīng)用于更廣泛的領(lǐng)域，但生成的輸出粒度太細(xì)，無法提供好的文檔級(jí)事件信息。

　　5總結(jié)和展望

　　本文討論了事件抽取對(duì)于知識(shí)獲取的重要性，并闡述了句子級(jí)事件抽取和篇章級(jí)事件抽取的差異。相比句子級(jí)事件抽取的細(xì)粒度結(jié)果，篇章級(jí)事件抽取的結(jié)果能反映出完整的事件信息，具有更好的現(xiàn)實(shí)意義和實(shí)用價(jià)值。為了從文本中獲取篇章級(jí)事件信息，本文采用深度學(xué)習(xí)的方法抽取句子級(jí)事件信息，其模型由兩部分組成：基于序列標(biāo)注的事件實(shí)體聯(lián)合抽取和基于多層感知機(jī)的事件元素識(shí)別。在句子級(jí)事件抽取基礎(chǔ)上，采取整數(shù)線性規(guī)劃進(jìn)行全局推斷得到篇章級(jí)事件結(jié)構(gòu)化信息。本文在ACE2005數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了方法的有效性。然而，基于Pipeline的方法不可避免地會(huì)帶來誤差的傳遞。如何利用端到端的模型.從篇章文本中直接抽取出事件結(jié)構(gòu)化信息，提升篇章級(jí)事件抽取整體性能，是下一步主要研究方向和內(nèi)容。

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