基于文本化简的实体属性抽取方法

摘要：

研究了非结构化中文文本的实体属性抽取方法.引入文本化简作为抽取的预处理过程,解决传统信息抽取方法因为长难句的存在和自然语言表述多样性导致抽取效果不佳的问题.其中,文本化简被建模为一个序列到序列(seq2seq)的翻译过程,并用机器翻译领域的seq2seq-RNN模型进行实现.为了提升模型的化简效果,进行了不同层面的优化,包括使用预训练词向量、收集常用词汇表、引入词性标注和设计化简评分函数,这些优化使模型专注于化简过程中句法转换的学习.针对化简后的文本,设计基于简洁规则的方法进行信息元组和实体属性抽取.实验表明,对seq2seq-RNN的改进能提升文本化简的效果,而且在化简文本上抽取的信息数量比在原始文本上的多,信息也比较精确.

关键词：文本化简、信息抽取、实体属性、自然语言处理、神经网络

所属期刊栏目：56

分类号：TP183;TP274(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;国家重点研发计划

在线出版日期：2020-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：115-122