用于关系抽取的注意力图长短时记忆神经网络OA北大核心CSCD
Attention graph long short-term memory neural network for relation extraction
关系抽取是信息获取中一项关键技术.句子结构树能够捕获单词之间的长距离依赖关系,已被广泛用于关系抽取任务中.但是,现有方法存在过度依赖句子结构树本身信息而忽略外部信息的不足.本文提出一种新型的图神经网络模型,即注意力图长短时记忆神经网络(attention graph long short term memory neural net-work,AGLSTM).该模型采用一种软修剪策略自动学习对关系抽取有用的句子结构信息;通过引入注意力机制,结合句…查看全部>>
张勇;高大林;巩敦卫;陶一凡
中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州221116中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州221116中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州221116中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州221116
信息技术与安全科学
关系抽取句子结构树句法图图神经网络注意力图长短时记忆神经网络软修剪策略注意力机制长短时记忆神经网络
《智能系统学报》 2021 (3)
518-527,10
国家重点研发计划项目(2020YFB1708200)科技部科技创新2030重大项目(2020AAA0107300).
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