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面向金融公告的事件抽取研究目标是从公告中抽取出投资者感兴趣的结构化事件。金融公告是指上市公司向市场和投资者公布的公司经营现状,当公告中蕴含股权回购、质押、冻结、增减持等事件时,会对投资者产生重要的影响。目前,面向金融公告的事件抽取研究还处于起步阶段,领域相关的训练数据较为稀缺,而深度学习模型又依赖于训练数据的规模及其质量,但通过人工标记数据的成本又过高。因此,使用知识库和远程监督的方法来弥补训练数据不足成为了研究的一个重点。现有的工作是通过领域专家构建金融公告事件知识库,然后使用远程监督的方法将知识