基于高速多核网络的远监督关系抽取方法

• 作者: 李威 杜蓉 欧阳小叶 王荣 陈曙东
• 来源期刊: 北京邮电大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 关系抽取 远监督 注意力机制 神经网络 高速多核网络模型
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 71-76
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13190/j.jbupt.2020-071

摘要

远监督作为一种能够快速大量产生标注数据的技术,在关系抽取任务中的应用愈加广泛,但仍存在文本特征提取不足、包内噪声过多等问题.对此,提出了一种基于高速多核网络的远监督关系抽取方法.首先通过高速网络和多核卷积对句子特征进行深层提取;然后采用包内注意力机制提高包内正确标注的句子权重,降低包内噪声,实现包级向量化;使用包间注意力机制降低包间噪声,得到组级向量化;最后,将组作为训练样本训练分类器,实现关系抽取.实验结果表明,该方法比现有方法具有更好的关系抽取性能.