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基于注意力機制和本體的遠程賈璐關(guān)系抽取模型

2021-04-12 | pdf | 6.49 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  關(guān)系抽取是從非結(jié)構(gòu)化的文本中抽取關(guān)系,并以結(jié)構(gòu)化的形式輸岀。為了提高抽取準確性并降低對工標注的依賴,提出了基于注意力機制和本體的遠程監(jiān)督關(guān)系抽取模型( APCNNS+OR)。該模型分為特征工程提取模玦、分類囂模塊、本體約柬層。在分類器模抉中,引入并改進了實例級注意力機制,更妤地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)袋中每個句子的權(quán)重,有效地降低了遠程嗌督假設(shè)引入的噪聲干擾及勹子中實體間的詞語信息干擾。在本體約東層,通過引入領(lǐng)域本體對抽取結(jié)果進行約東,提高了抽取關(guān)系的準確性。 Semmed和 Goldstandard語料實驗結(jié)果表明,該模型可有效降低錯誤標簽的噪聲干擾,比現(xiàn)有模型具有更好的關(guān)系抽取性能。

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