Event

动机： 事件抽取任务包括许多子任务：实体抽取，事件触发词抽取，元素角色抽取。传统的方法是使用pipeline的方式解决这些任务，没有利用到任务间相互关联的信息。已有一些联合学习的模型对这些任务进行处理，然而由于技术上的挑战，还没有模型将其看作一个单一的任务，预测联合的输出结构。本文提出了一个transition-based的神经网络框架，以state-transition的过程，递进地预测复杂的联合结构。

主要思想： 使用transition-based的框架，通过使用递增的output-building行为的state-transition过程，构建一个复杂的输出结构。在本文中我们设计了一个transition系统以解决EE问题，从左至右递增地构建出结构，不使用可分的子任务结构。本文还是第一个使transition-based模型，并将之用于实体和事件的联合抽取任务的研究。模型实现了对3个子任务完全的联合解码，实现了更好的信息组合。

数据集：ACE2005

Keywords: Context-aware word representation, LSTM, Tensor layer