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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的觸發(fā)詞抽取模型利用實體信息判別觸發(fā)詞，但大量無關(guān)實體會影響觸發(fā)詞抽取效果。提出一種借助局部實體特征的事件觸發(fā)詞抽取方法，該方法先初步過濾無關(guān)實體，并將保留實體分為核心與非核心2類分別進行建模。利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）抽取局部特征的特性，從眾多實體中定位有助于觸發(fā)詞識別的局部重要實體，采用注意力機制提高其權(quán)重，同時利用有效非核心實體的語義排除干擾實體，從而借助重要實體的特征信息判別觸發(fā)詞。在特定和通用領(lǐng)域事件語料庫上的實驗結(jié)果均表明，該方法能夠減少無關(guān)實體對觸發(fā)詞抽取的干擾，其觸發(fā)詞抽取性能的F1值比基準(zhǔn)系統(tǒng)最高可提升0.01。
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