《表2 主要方法实验结果比较》

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《基于语言模型及循环卷积神经网络的事件检测》

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最后，与DEEB模型比较，本模型的F1值比DEEB模型高出了0.4个百分点.尽管本模型没有提取文档特征，但是本模型使用的ELMo在单词表示上优于DEEB模型所使用的word2vec，本身便具有上下文相关的特点，并且本模型可以同时捕捉句子级别和上下文组块特征，因此，在没有提取文档特征的情况下也可以有更好的性能.