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A knowledge-aware graph-based framework for document-level event extraction
DOI:10.1016/j.knosys.2026.116942.png)
摘要
En 中文
• 提出了一种面向文档级事件抽取的知识感知框架。
• 将文档建模为关系图以捕获结构化知识。
• 引入了伪触发器组合以实现鲁棒的事件结构识别。
• 增强了跨句子和实体的长距离依赖建模。
• 实现了将非结构化文本转化为结构化事件知识。
Keyword:
Knowledge extraction
Document-level event extraction
Knowledge representation
Graph neural networks
Information extraction
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取,主要内容包括:简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
K
IF:
7.6
论文数:
1.3W
被引数:
4.5W
机构
引用论文
MsPrompt: Multi-step prompt learning for debiasing few-shot event detectionMsPrompt: 多步提示学习,用于对少量事件检测进行去偏置

