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摘要:
实体关系抽取旨在从文本中抽取出实体之间的语义关系,是自然语言处理的一项基本任务.在新闻报道、维基百科等规范文本上,该任务的研究相对丰富且已取得了一定的效果,但面向对话文本的相关研究还处于起始阶段.相较于规范文本,对话是一个交互的过程,大量信息隐藏在交互中,这使得面向对话文本的实体关系抽取更具挑战性.依据对话的特点,该文提出了融入对话交互信息的实体关系抽取方法,通过交叉注意力机制获取对话交互信息,提升性能,并结合多任务学习来解决语料库数据分布不均衡的问题.在DialogRE公开数据集上实验得到,F1值为54.1%,F1c值为50.7%,证明了该方法的有效性.
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文献信息
篇名 面向对话的融入交互信息的实体关系抽取
来源期刊 中文信息学报 学科
关键词 对话语境 关系抽取 自注意力机制 交叉注意力机制 多任务
年,卷(期) 2021,(8) 所属期刊栏目 信息抽取与文本挖掘|Information Extraction and Text Mining
研究方向 页码范围 82-88,97
页数 8页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-0077.2021.08.011
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研究主题发展历程
节点文献
对话语境
关系抽取
自注意力机制
交叉注意力机制
多任务
研究起点
研究来源
研究分支
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期刊影响力
中文信息学报
月刊
1003-0077
11-2325/N
16开
北京海淀区中关村南四街4号
1986
chi
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