本文主要是介绍事件抽取在工业界的具体应用，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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来自：AI算法小喵
写在前面
本篇不具体谈技术，主要是汇总在事件抽取方向的相关厂商调研结果。如果本文对你有所帮助，记得文末点赞+在看，也可以分享给你需要的朋友～～。
1. 事件抽取范畴、范式、技术栈
领域范畴：厂商无论是在特定领域（如：法律、金融），还是通用领域，厂商做的都是限定类型的事件抽取。
范式：除标准抽取外（即事件检测和事件论元识别），还有：仅抽取
触发词和论元；仅抽取事件类型和论元。在论元抽取上也各不相同，有的仅抽取主体，有的抽取通用属性(如：时间/地点，或者时间/地点/主体/客体）等。技术栈：
-
预训练语言模型+(BiLSTM)+CRF
预训练语言模型+MRC
预训练语言模型+Biaffine
Bert+BiLSTM+Self-Attention+Pointer Network
预训练语言模型+指针结构+CLN（ConditionalLayerNorm）等
2. 相关厂商汇总
2.1 华为云
领域范畴
华为云/自然语言处理服务接口说明/事件抽取[1]目前只支持金融公告中的会议召开、聘任、辞职、股票增持、股票减持5类事件以及相关要素的抽取。
范式（标准事件抽取）
包括事件检测（触发词抽取➕事件类型判定） 事件论元识别（论元抽取➕论元角色判定）
技术栈
未找到直接描述，但找到了华为云作为CCKS 2020篇章事件要素抽取比赛冠军的方案解析[2]，但注意这个比赛不属于标准的事件抽取。
上图分别是他们的整体框架图和子模型图，他们将这个任务拆解了三个子任务：
事件类型预测，事件要素抽取，以及事件表格填充。值得关注的是在论元提取（要素抽取）阶段，除了CRF外，他们也尝试了MRC（阅读理解范式）、Biaffine。其中Biaffine思想来自论文Named Entity Recognition as Dependency Parsing[3]。
另外在最后表格填充时，他们也采用了特殊处理。
2.2 百度
领域范畴
百度AI/知识图谱/事件图谱/事件属性抽取[4]从资讯的标题与正文中，抽取事件发生
时间、地点、参与者、触发词等事件元素。应该未限定领域范畴。范式和技术栈
未找到直接描述，但可从其报告百度: 事件图谱技术与应用[5]分析：
通用属性抽取针对
时间、地点、参与者、触发词进行抽取，采用的是实体识别常用的预训练语言模型（ERNIE）+BiLSTM+CRF；
自定义论元抽取采用MRC(阅读理解) 方式，将抽取转换成问答形式，通过问题嵌入要抽取的目标，如某角色的论元，来解耦了模型与事件类型、角色类型的相关部分；
语义角色抽取和目前我实验所采用的范式一样，都是层叠指针结构。另外因为不同类型事件有各自的论元角色，如果全部建模到模型中，模型会变得很复杂，所以百度将所有角色分门别类，如主体、客体等等（这里百度称为语义角色），然后利用多层指针结构同时抽取。
需要指出的是，通用属性抽取的问题是无法灵活地泛化。MRC(阅读理解方案)的问题则是效率，因为需要对每一个角色都进行单独提问抽取。
2.3 科大讯飞
无，但科大讯飞有举办相关比赛，这里有一份参赛者的分享科大讯飞2020完整事件抽取系统[6]。
范式
非标准的事件抽取，任务包括：抽取
触发词，主体/客体/时间/地点，判定事件发生状态的属性，包括极性、时态。极性分为：肯定、否定、可能；时态分为：过去、现在、将来、其他。技术栈（pipeline）
触发词抽取：Bert+指针结构；特征层面：利用远程监督增加了已知的所有触发词的嵌入。
主体/客体/时间/地点抽取：Bert+conditionalLayerNorma+指针结构。特征层面：trigger在文本中的位置、其他词到trigger的位置。
2.4 深擎科技
在他们主页上没有找到相关接口，但是找到一篇他们分享的文章结合指针网络的注意力机制(PAN模型)实现金融领域事件抽取[7]。这篇文章里主要提及了事件主体识别和事件类型判定：
事件类型判定：
金融事件的特征相对明显，业务术语等很大程度上决定了分类的效果，他们直接采用Fasttext分类模型，在句子级的事件识别任务中达到了95.7%的准确率。
事件主体识别：
采用了基于指针网络带注意力机制（PAN，Point Attention Network:Bert+BiLSTM+Self-Attention+Pointer Network）的事件主体识别模型，从文本中找出在事件中充当的主体角色元素。
2.5 幂律智能
领域范畴
法律方向，分析对象主要为裁判文书、案件卷宗等法律描述文本
范式（非标准事件抽取）
主要抽取出独立的包含
时间、人物、地点、描述的子事件技术栈
基于深度学习的序列标注模型，从探测出的事件片段中预测出时间、地点、任务、描述信息
值得注意的是，他们还有一个时间线（类似于事件脉络），主要是通过提取出的时间标准化比对。
2.6 云孚语义
有，而且已经有了事件脉络（原计划将要做的，别人已经有了😂），但是目前没有看到云孚主页[7]有演示接口，仅看到它的微信公众号文章中的展示。
3.总结
关于事件抽取方向的相关厂商调研内容就到这里了，后续将会出事件抽取方向调研-技术栈篇等相关内容。如果本文对你有所帮助，记得点赞+在看，也可以分享给你需要的朋友～～。
参考资料
[1]
华为云/自然语言处理服务接口说明/事件抽取: https://support.huaweicloud.com/api-nlp/nlp_03_0086.html#ZH-CN_TOPIC_0264822087__table159236111615
[2]华为云作为CCKS 2020篇章事件要素抽取比赛冠军的方案解析: https://bbs.huaweicloud.com/blogs/209117
[3]Named Entity Recognition as Dependency Parsing: https://aclanthology.org/2020.acl-main.577/
[4]百度AI/知识图谱/事件图谱/事件属性抽取: https://ai.baidu.com/tech/kg/event_graph/extract
[5]百度: 事件图谱技术与应用: https://www.ruilog.com/notebook/view/01afff1812a2.html
[6]科大讯飞2020完整事件抽取系统: https://jishuin.proginn.com/p/763bfbd32eca
[7]结合指针网络的注意力机制(PAN模型)实现金融领域事件抽取: https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-08-30-8
[8]云孚主页: https://www.yunfutech.com/demohome
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