BGPNRE:一种基于BERT的全局指针网络实体关系联合抽取方法

摘要：

实体-关系联合抽取指从非结构化文本中联合抽取出实体-关系三元组,是信息抽取和知识图谱构建的一项关键任务.文中提出了一种新的基于全局指针网络实体关系联合抽取方法BGPNRE(BERT-based Global Pointer Network for Named En-tity-Relation Joint Extraction),首先通过潜在关系预测模块预测文本中蕴含的关系,过滤掉不可能存在的关系,将实体抽取限制在预测的关系子集中;其次通过使用基于关系的全局指针网络,获取所有主客体实体的位置;最后通过全局指针网络通信模块,将主客体位置高效率地解码对齐成一个实体关系三元组.该方法避免了传统管道式方法存在的错误传播问题,同时也解决了关系冗余、实体重叠、Span提取泛化不足等问题.实验结果表明,所提方法在多关系和重叠实体抽取上表现卓越,并且在NYT和WebNLG公共数据集上达到了最先进的水平.

关键词：实体-关系联合抽取、BGPNRE、全局指针网络、BERT

所属期刊栏目：50

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：42-48