用于篇章级事件论元抽取的角色表示多轮学习方法与系统

本发明提出一种用于篇章级事件论元抽取的角色表示多轮学习方法与系统，该方法提出了事件模式‑实例图的构建，建立起抽象事件模式层面的角色关联、具体事件实例层面的跨度关联以及模式和实例之间的角色‑跨度关联；提出了节点‑边交互的多轮学习网络，通过优化的图注意力网络，迭代更新图中节点与边表示，开发了融合事件模式‑实例图的构建和节点‑边交互的多轮学习网络的篇章级事件论元抽取模型及系统，训练学习有效的角色表示。本发明通过事件模式‑实例图集成地从图中捕获角色的潜在语义，并在多轮学习过程中，设计角色记忆融合模块得到新一轮的角色表示，充分考虑了图中各元素的语义关联，以优化新一轮所预测的论元边界。