10.16337/j.1004-9037.2021.03.018
面向中文关系抽取的句子结构获取方法
在关系抽取中,神经网络模型是目前最常用的技术之一,然而现有神经网络模型很少考虑句子中两个实体之间的结构特征.该文针对关系抽取任务的特点,提出了基于神经网络模型的句子结构获取方法.该方法通过对关系实例中两个实体的位置进行特殊标记,使神经网络模型能够有效捕获句子中关于实体的结构信息.为了验证方法的有效性,分别采用两种主流的神经网络模型进行对比实验,实验结果表明,该方法在ACE 2005中文关系抽取数据集上的抽取性能得到显著提升,超出对比工作约11个百分点,表明该方法能有效提升关系抽取任务的性能.
关系抽取、结构特征、自然语言处理、实体标记
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;贵州省科技重大专项;贵州省科学技术基金重点黔科合基础资助项目;贵州省教育厅青年科技人才成长项目;贵州省科技计划
2021-06-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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