一种自动构建数据集的实体关系抽取方法

• 作者: 房冬丽 陈正雄 黄元稳 衡宇峰
• 来源期刊: 通信技术
• 关键词: 实体 关系 抽取 语言技术平台(LTP) 双向编码器(BERT)
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 信息处理与传输|Information Processing & Transmission
• 页码范围: 1862-1868
• 页数: 7页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2021.08.009

摘要

近年来,知识图谱领域中实体关系抽取技术得到快速发展,其准确性也大幅提升.然而,大部分文献都没有提供能够反映其内容的、直观的数据结构.依靠人工阅读文本产生实体、关系的方法,在多源、海量文档数据的今天越来越不能满足实际应用的需求,因此提出一种抽取文本中实体关系的方法.该方法基于哈工大语言技术平台(Language Technology Plantform,LTP)和双向编码器(Bidirectional Encoder Representations from Transformer,BERT)模型,可对文本内容实现自动化解析,解决了数据集生成难的问题.此外,通过对BERT模型的优化调整,解决了以往实体关系的抽取需依赖大量资源计算的问题.