基于Multi-BiLSTM-Attention的关系抽取

摘要：

在关系抽取任务中,单一的长短期记忆模型只能学习到某个特定维度的特征,而卷积神经网络可以利用多个卷积核学习不同维度特征.基于上述两个特点,该文提出了一种多层双向长短期记忆-注意力模型,该方法通过给长短期记忆模型设置不同大小的隐藏层,使其能自动从原始输入中抽取不同维度的、带依赖信息的抽象特征,并利用注意力机制捕获全局信息.实验显示,该方法能显著提高中文关系抽取效果,在ACE RDC 2005中文数据集上取得71.6％的F值.

关键词：关系抽取;长短期记忆模型;注意力机制

所属期刊栏目：49

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金重大研究计划项目;贵州省重大应用基础研究项目;贵州省科技重大专项计划

在线出版日期：2021-08-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1377-1382