基于ELECTRA模型与词性特征的金融事件抽取方法研究_陈星月1

【金融事件抽取】是文本数据挖掘中的核心任务，旨在从金融相关的文本中提取出结构化的事件信息，以辅助投资者理解市场动态，识别投资风险和机会。金融事件抽取的难点在于金融文本的特性，如时效性高、句法复杂、语义模糊及噪声信息多。 【ELECTRA模型】是一种预训练语言模型，它通过生成和判别任务来增强模型对语言的理解能力，尤其在金融领域的关键实体识别中表现出色。相较于传统的BERT或GPT等模型，ELECTRA在某些任务上表现出更高的效率和准确性。 【词性特征】在金融事件抽取中起到关键作用，因为它们能提供词汇的语法信息，帮助模型更好地理解文本中的结构和实体边界。结合词性特征，可以更准确地定位和识别金融事件中的关键实体，如公司名称、股票代码等。 【BiGRU模型】是一种双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit），能捕获文本序列的前后依赖关系，对于理解和抽取长距离的语义信息非常有用。在这里，它接收ELECTRA预训练模型增强后的语料，进一步提取上下文信息。 【CRF层】（Conditional Random Field）是序列标注任务中常用的一种结构，它可以克服单一标注的局部最优问题，全局优化序列标签，确保标签分配的一致性和合理性，从而提高金融事件抽取的准确性。 【性能比较】提出的基于ELECTRA模型与词性特征的方法在金融事件数据集上的F1值达到了70.96%，相比于传统BiLSTM-CRF模型，性能提升了20.74个百分点，表明这种方法在金融事件抽取中具有显著优势。 【局限性】尽管该方法有效，但数据集中事件数量较少可能导致模型泛化能力受限，同时，大模型对GPU/TPU内存的需求较高，可能限制其在资源有限的环境中的应用。 【结论】结合ELECTRA预训练模型和词性特征的方法能更全面地捕捉金融事件元素间的联系，提高抽取效果。这对于实时监控金融市场、辅助决策具有重要意义。未来的研究可以探索更多元化的特征结合，以及优化模型以适应大规模数据和资源受限的环境。