DL_EventExtraction_Papers_2015+: 基于深度学习的事件抽取论文汇总（2015年至今）

简介：
本页面汇集了自2015年以来基于深度学习的事件抽取领域的关键论文，旨在为研究者提供全面且深入的研究资料和最新进展。 在回顾基于深度学习的事件提取论文的过程中，我对关键字和模型缩写进行了注释，并将这些论文按类别归类：中文事件提取、开放域事件提取、事件数据生成、跨语言事件提取、少发事件提取以及零发事件提取和文档级EE。评论中可能存在遗漏或错误，请随时交流意见。 具体来说： 2015年ACL会议上的《通过动态多池卷积神经网络进行事件抽取》一文由陈玉波与徐，李立恒与刘，康与曾，道坚与赵军撰写。 该论文的关键字包括DMCNN、CNN和动态多池。 另一篇来自同一会议的论文是Nguyen Thien Huu 和 Grishman Ralph 的《使用卷积神经网络进行事件检测和域自适应》，数据集为ACE2005。