【摘 要】
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当今信息时代,面对海量的图像、文本、音视频等多种形式的信息,在进行处理时如何快速准确地获取到各类工作所需要的信息,从而提升工作效率,是当前信息领域的研究大方向。其中对文本数据的研究、即自然语言处理中,信息抽取以其对文本最基本要素信息等的处理,成为重点研究任务。信息抽取有三个子任务,分别为实体抽取、关系抽取和事件抽取。其中实体抽取和关系抽取是很多复杂自然语言处理任务的起始任务,其结果对下游任务影响很
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当今信息时代,面对海量的图像、文本、音视频等多种形式的信息,在进行处理时如何快速准确地获取到各类工作所需要的信息,从而提升工作效率,是当前信息领域的研究大方向。其中对文本数据的研究、即自然语言处理中,信息抽取以其对文本最基本要素信息等的处理,成为重点研究任务。信息抽取有三个子任务,分别为实体抽取、关系抽取和事件抽取。其中实体抽取和关系抽取是很多复杂自然语言处理任务的起始任务,其结果对下游任务影响很大,因此对这两个任务的研究具有重要意义。本文通过两种常用方法——流水线和联合抽取分别构建了抽取模型,实现实体关系抽取,取得了一定的效果。本文首先根据流水线模型的思路,设计了BERT-Lattice-CRF模型,用来实现中文命名实体识别,通过BERT预训练语言模型得到具有丰富语义信息的字词向量,然后经过Lattice LSTM进行序列编码、融合文本字词特征,最后使用CRF进行序列解码,得到预测实体标签结果。在MSRA语料上达到94.73%的准确率和94.72%的F1值。本文设计了BERT-BiLSTM模型用来实现关系抽取,在输入层融合命名实体识别结果和BERT输出向量,并通过BiLSTM结合上下文信息进行编码,最终使用softmax函数预测实体关系。在开源人物关系语料上得到74.78%的准确率。本文还根据联合学习的思想设计了BERT-BiLSTM-LSTM实体关系抽取联合模型。用以考虑两个任务之间的联系,得到整体最优训练模型。模型分为三个模块,输入模块融合原始字向量、文本向量和位置向量输入BERT得到包含全文语义信息的向量,进入实体识别模块,经过BiLSTM编码及softmax分类得到实体识别结果,然后将实体标签信息以及BERT编码信息结合作为关系抽取模块的输入,经过LSTM层、全连接层和softmax预测关系类别,最终得到实体关系抽取结果。在开源人物关系语料上得到76.48%的准确率。
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