基于EMD_ProtoNet的小样本关系抽取

摘要：

针对现有小样本关系抽取模型样本嵌入包含的信息量少、参考大量无关的特征,关系抽取效果不佳的问题,提出了EMD_ProtoNet模型.利用BERT进行样本嵌入,采用原型网络(Prototypical Networks,ProtoNet)为各个关系类别计算类原型,使用土方移动距离(Earth Mover's Distance,EMD)作为距离度量在匹配代价最小的样本嵌入之间生成最优匹配,通过计算BERT样本嵌入之间的距离确定样本的相关性,根据相关性进行抽取.采用一种交叉参照机制生成EMD公式中节点的重要性权重,从而更多地关注具有较大区别性的特征.实验结果表明,EMD_ProtoNet能够有效的表示样本嵌入并且有效的度量距离,具有更高的准确率和更快的收敛速度,适用于小样本关系抽取任务.

关键词：关系抽取、原型网络、交叉参照机制

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.1;TP183(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;天津市自然科学基金资助项目

在线出版日期：2023-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：318-322