快速联合实体和关系抽取模型OACSTPCD
Fast Model for Joint Extraction of Entity and Relation
从纯文本中抽取实体和关系是知识和问答任务的关键技术.传统的多头模型预测所有片段对的关系类型,而由于关系的稀疏性,片段对的负标签数量远大于正标签.同时,该计算方式导致计算量与句长度的二次方成正比,降低了模型的实用性.为解决该问题,快速实体关系抽取模型被提出.对于命名实体识别任务,实体的开始和结束标签分别对两个指针网络预测.在关系抽取任务中删除了不包含实体结束标签的语义片段对.该方法减少了片段对的数量并加快了关系抽取任务的推理速度.为了证明模型的有效…查看全部>>
杨冬;田生伟;禹龙;周铁军;王博
新疆大学 软件学院,乌鲁木齐 830000||新疆大学 软件技术重点实验室,乌鲁木齐 830000新疆大学 软件学院,乌鲁木齐 830000||新疆大学 软件技术重点实验室,乌鲁木齐 830000新疆大学 软件学院,乌鲁木齐 830000||新疆大学 软件技术重点实验室,乌鲁木齐 830000新疆互联网信息中心,乌鲁木齐 830000新疆大学 软件学院,乌鲁木齐 830000
计算机与自动化
实体识别关系抽取神经网络自然语言处理信息抽取
《计算机工程与应用》 2023 (13)
面向内容安全的情感隐喻分析研究
164-170,7
新疆维吾尔自治区重点研发项目(2021B01002)国家自然科学基金重点项目(U2003208)国家自然科学基金(61962057).
评论