基于类型注意力和GCN的远程监督关系抽取OA北大核心CSTPCD

远程监督关系抽取通过自动对齐自然语言文本与知识库生成带有标签的训练数据集,解决样本人工标注的问题。目前的远程监督研究大多没有关注到长尾(long-tail)数据,因此远程监督得到的大多数句包中所含句子太少,不能真实全面地反映数据的情况。因此,提出基于位置-类型注意力机制和图卷积网络的远程监督关系抽取模型PG+PTATT。利用图卷积网络GCN聚合相似句包的隐含高阶特征,并对句包进行优化以此得到句包更丰富全面的特征信息;同时构建位置-类型注意力机制PTATT,以解决远程监督关系抽取中错误标签的问题。PTATT利用实体词与非实体词的位置关系以及类型关系进行建模,减少噪声词带来的影响。提出的模型在New York Times数据集上进行实验验证,实验结果表明提出的模型能够有效解决远程监督关系抽取中存在的问题;同时,能够有效提升关系抽取的正确率。