基于Deep Belief Nets的中文名实体关系抽取

摘要：

关系抽取是信息抽取的一项子任务,用以识别文本中实体之间的语义关系.提出一种利用DBN(deep belief nets)模型进行基于特征的实体关系抽取方法,该模型是由多层无监督的RBM(restricted Boltzmann machine)网络和一层有监督的BP(back-propagation)网络组成的神经网络分类器.RBM网络以确保特征向量映射达到最优,最后一层BP网络分类RBM网络的输出特征向量,从而训练实体关系分类器.在ACE04语料上进行的相关测试,一方面证明了字特征比词特征更适用于中文关系抽取任务 ;另一方面设计了3组不同的实验,分别使用正确的实体类别信息、通过实体类型分类器得到实体类型信息和不使用实体类型信息,用以比较实体类型信息对关系抽取效果的影响.实验结果表明,DBN非常适用于基于高维空间特征的信息抽取任务,获得的效果比SVM和反向传播网络更好.

关键词：DBN(deep belief nets)、神经网络、关系抽取、深层网络、字特征

所属期刊栏目：23

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61073130;国家高技术研究发展计划8632011AA01A207

在线出版日期：2013-01-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：2572-2585