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句法敏感的实体表示用于神经网络关系抽取

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-07-17

  小叽导读:信息抽取主要解决从海量文本中快速、准确地抽取出需求信息。关系抽取是信息抽取的关键技术之一,主要任务是从文本中识别出实体,并抽取实体间语义关系。把句法信息加入到实体的表示模型里是本文的创新之处和研究重点,下面,我们一起深入了解。

  句法敏感的实体表示用于神经网络关系抽取。关系抽取任务大规模应用的一个主要瓶颈就是语料的获取。近年来基于神经网络的关系抽取模型把句子表示到一个低维空间。这篇论文的创新在于把句法信息加入到实体的表示模型里。首先,基于Tree-GRU,把实体上下文的依存树放入句子级别的表示。其次,利用句子间和句子内部的注意力,来获得含有目标实体的句子集合的表示。

  关系抽取任务大规模应用的一个主要瓶颈就是语料的获取。远程监督模型通过将知识库应用于非结构化文本对

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