基于深度神经网络的关系抽取方法研究

• 作者: 伊方舟 吕晟凯
• 来源期刊: 软件
• 关键词: 关系抽取 卷积神经网络 特征提取 机器学习
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 78-80
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2021.01.023

摘要

关系抽取作为提取信息的有效技术之一,一直是机器学习中的一个重要任务.已有方法主要依赖大量的人工制作特征,近年来,随着深度神经网络的广泛应用,为关系抽取提供了一种新视角.围绕关系抽取任务,本文展开基于卷积神经网络(CNN)的关系抽取研究,在一个公开数据集上进行了系列CNN的实验对比,发现CR-CNN模型的性能最好,取得了84.1％的F1值.