摘要
本发明提出一个基于动态窗口注意力机制的实体抽取方法、系统，包括数据采集、数据预处理、自动标注训练，自动标注训练时基于动态窗口注意力机制，通过改进TMN框架的注意力提取权重，进行触发器训练、实体识别模型训练和实体识别模型测试。展开来讲，本发明通过引入动态窗口注意力机制避免固定窗口可能导致的关键信息遗漏或冗余问题，使得模型在处理长句和复杂句式时更加高效，显著提升了模型对文本信息的捕捉能力和特征提取效果。另外，通过结合触发器与句子之间的相似性匹配优化，显著提高了模型在触发器分类任务中的区分能力，使得匹配样本和不匹配样本的判别更为精准。
