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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>結(jié)合百科知識(shí)和句子語(yǔ)義特征的CNN抽取模型

      結(jié)合百科知識(shí)和句子語(yǔ)義特征的CNN抽取模型

      2021-06-15 | pdf | 3.00 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　關(guān)系抽取是信息抽取領(lǐng)域中重要的研究任務(wù)之一，其典型的應(yīng)用場(chǎng)景包括知識(shí)圖譜、問(wèn)答系統(tǒng)、機(jī)器翻譯等。目前已經(jīng)有大量的研究工作將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于關(guān)系抽取任務(wù)中，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系抽取方法在很多場(chǎng)景中的表現(xiàn)都優(yōu)于傳統(tǒng)關(guān)系抽取方法。然而，目前基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法大多僅依賴于語(yǔ)料本身，缺乏外部知識(shí)的引入。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，提岀了種結(jié)合百科知識(shí)與勺子語(yǔ)義特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系抽取模型。該模型引入百科實(shí)體的背景描述信息作為外部知識(shí)，并通過(guò)注意力機(jī)制動(dòng)態(tài)地從描述信息中提取實(shí)體特征，同時(shí)利用雙向LSTM模型抽取句子中所包含的語(yǔ)義特征，最后結(jié)合實(shí)體特征和句子語(yǔ)義特征進(jìn)行實(shí)體關(guān)系抽取。在人工標(biāo)注數(shù)據(jù)集上的對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表眀，文中所提模型的表現(xiàn)明顯優(yōu)于其他現(xiàn)有的關(guān)系抽取方法。

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