一种基于词性注意力机制的中文事件探测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明提供一种基于词性注意力机制的中文事件探测方法，该方法基于公共数据集，首先在数据集上使用分词工具将句子分成词，然后使用词性标注工具获取句子的词性序列。将句子的词性序列输入CBOW模型得到预训练的词性向量，以此来学习词之间的固定搭配信息，如“受了伤”为“动词+副词+名词”的结构。然后使用此词性向量和词向量以及字向量分别抽取句子的词级别信息和字级别信息，抽取特征时将在句子的词矩阵、字矩阵、词性矩阵上使用卷积神经网络抽取特征。然后利用词性特征计算注意力分数，用于辅助模型计算时侧重于动词；提供了词性注意力，加入词性特征之后模型在触发词提取和事件类型分类任务上准确率、效率更高。

《一种基于词性注意力机制的中文事件探测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022100886074，当前法律状态为已下证，由昆明理工大学提出申请，发明人为王红斌;胡庆孟;线岩团;李辉;文永华，申请日期为2022-01-25，公开（公告）日期为2026-04-24，国际专利分类号（IPC）为 G06F 40/284 (2020.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提供一种基于词性注意力机制的中文事件探测方法，该方法基于公共数据集，首先在数据集上使用分词工具将句子分成词，然后使用词性标注工具获取句子的词性序列。将句子的词性序列输入CBOW模型得到预训练的词性向量，以此来学习词之间的固定搭配信息，如“受了伤”为“动词+副词+名词”的结构。然后使用此词性向量和词向量以及字向量分别抽取句子的词级别信息和字级别信息，抽取特征时将在句子的词矩阵、字矩阵、词性矩阵上使用卷积神经网络抽取特征。然后利用词性特征计算注意力分数，用于辅助模型计算时侧重于动词；提供了词性注意力，加入词性特征之后模型在触发词提取和事件类型分类任务上准确率、效率更高。

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