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從事件時(shí)序關(guān)系與因果關(guān)系的關(guān)聯(lián)性出發(fā)，提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合識(shí)別方法。將時(shí)序關(guān)系和因果關(guān)系識(shí)別分別作為主任務(wù)和輔助任務(wù)，設(shè)計(jì)共享輔助任務(wù)中編碼層、解碼層和編解碼層的3種聯(lián)合識(shí)別模型，通過(guò)主任務(wù)模型和輔助任務(wù)模型中的網(wǎng)絡(luò)層進(jìn)行信息共享，學(xué)習(xí)聯(lián)合識(shí)別模型之間的特征信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，聯(lián)合識(shí)別方法能利用事件之間的因果信息有效提升時(shí)序關(guān)系的識(shí)別性能，且共享輔助任務(wù)中編解碼層的聯(lián)合識(shí)別模型更適用于事件時(shí)序關(guān)系與因果關(guān)系的聯(lián)合識(shí)別。
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