基于GRU和注意力机制的远程监督关系抽取OA北大核心CSCDCSTPCD
Distant supervision relationship extraction based on GRU and attention mechanism
随着深度学习的发展,越来越多的深度学习模型被运用到了关系提取的任务中,但是传统的深度学习模型无法解决长距离依赖问题;同时,远程监督将会不可避免地产生错误标签.针对以上两个问题,提出一种基于GRU(gated recurrent unit)和注意力机制的远程监督关系抽取方法.首先通过使用GRU神经网络来提取文本特征,解决长距离依赖问题;接着在实体对上构建句子级的注意力机制,减小噪声句子的权重;最后在真实的数据集上,通过计算准确率、召回率并绘出PR曲…查看全部>>
黄兆玮;常亮;宾辰忠;孙彦鹏;孙磊
桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室,广西桂林541004桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室,广西桂林541004桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室,广西桂林541004桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室,广西桂林541004桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室,广西桂林541004
信息技术与安全科学
深度学习远程监督门控循环单元注意力机制
《计算机应用研究》 2019 (10)
基于符号决策图的图数据表示和匹配研究
2930-2933,4
国家自然科学基金资助项目(U1501252,61572146)广西创新驱动重大专项项目(AA17202024)广西自然科学基金资助项目(2016GXNSFDA380006)广西信息科学实验中心平台建设项目(PT1601)
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