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事件抽取是自然語言處理（ Natural language processing，NLP領(lǐng)域的一個研究熱點。現(xiàn)有的事件抽取模型大多基于小規(guī)模訓練集，無法應(yīng)用于大規(guī)模開放領(lǐng)域。針對大規(guī)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(wù)對事件向量的性能進行測試，結(jié)果表明，基于Zipf’s共生矩陣分解得到的事件向量能夠?qū)κ录g的相似性和相關(guān)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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