结合注意力机制和本体的远程监督关系抽取OA北大核心CSCDCSTPCD
Distant Supervision Relation Extraction Combining Attention Mechanism and Ontology
关系抽取是从非结构化的文本中抽取关系,并以结构化的形式输出.为了提高抽取准确性并降低对人工标注的依赖,提出了基于注意力机制和本体的远程监督关系抽取模型(APCNNs+OR).该模型分为特征工程提取模块、分类器模块、本体约束层.在分类器模块中,引入并改进了实例级注意力机制,更好地学习数据袋中每个句子的权重,有效地降低了远程监督假设引入的噪声干扰及句子中实体间的词语信息干扰.在本体约束层,通过引入领域本体对抽取结果进行约束,提高了抽取关系的准确性.S…查看全部>>
李艳娟;臧明哲;刘晓燕;刘扬;郭茂祖
东北林业大学 信息与计算机工程学院,哈尔滨 150000东北林业大学 信息与计算机工程学院,哈尔滨 150000哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院,哈尔滨 150001哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院,哈尔滨 150001北京建筑大学 电气与信息工程学院,北京 100044
信息技术与安全科学
关系抽取本体远程监督注意力机制
《计算机科学与探索》 2020 (9)
1554-1562,9
The National Natural Science Foundation of China under Grant No. 61901103 (国家自然科学基金)the Natural Science Fundation of Heilongjiang Province under Grant No. LH2019F002 (黑龙江省自然科学基金).
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