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事件抽取是自然語言處理（ Natural language processing，NLP領域的一個研究熱點?，F有的事件抽取模型大多基于小規模訓練集，無法應用于大規模開放領域。針對大規模開放域事件抽取中事件表征困難的問題，提出了一種基于zipf’s共生矩陣分解的事件向量計算方法。首先，從開放語料中提取事件元組作為事件標簽，并對事件元組進行抽象、剪枝和消歧。然后，利用zipf‘s共生矩陣表示事件的上下文分布，利用主成分分析（ Principal Component Analysis，PCA）對共生矩陣進行分解，得到初始事件向量，并利用自編碼器對初始事件向量進行非線性變換。采用最近鄰檢測和事件檢測兩種任務對事件向量的性能進行測試，結果表明，基于Zipf’s共生矩陣分解得到的事件向量能夠對事件之間的相似性和相關性信息進行全局性表征，避免編碼過細而造成語義偏移。
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