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10.3778/j.issn.1002-8331.1912-0196

基于位置感知能力胶囊网络的实体关系提取

引用
目前实体关系提取大都使用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN).但CNN和RNN均以标量形式进行特征表达,对位置信息的敏感度不够理想.同时,CNN和RNN的最大池化(max-pooling)导致特征信息丢失.针对这两个问题,引入胶囊网络(CapsuleNet),构建了具备位置感知能力的Position Perception CapsuleNet(PPCNet).胶囊(Capsule)是一组神经元,特征表达基于向量形式.PPCNet将词间的位置关系转化为位置向量(position embedding)融入Capsule以获得位置感知能力.此外,PPCNet使用动态路由(Dynamic routing)替代池化,以减少特征损失,在SemEval-2010task8数据集上得到82.84%的F1值.

自然语言处理、实体关系提取、胶囊网络(CapsuleNet)、位置感知能力、PPCNet

57

TP181(自动化基础理论)

2021-03-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共7页

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11-2127/TP

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2021,57(6)

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