【摘 要】
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伴随着大数据时代的到来,海量信息涌现在网络上,并且通常以非结构化的本文形式存在。信息抽取的目标是从这些数据中提炼出关键信息,形成结构化输出以应用于知识图谱、情感分析和信息检索等领域。关系抽取作为信息抽取的一项关键子任务,主要作用是发现文本句子所表达的实体关系。目前有监督的关系抽取方法非常依赖于人工标注的训练数据,这类数据制作过程费时费力,导致该方法往往只能完成小规模的任务。基于远程监督的关系抽取因
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伴随着大数据时代的到来,海量信息涌现在网络上,并且通常以非结构化的本文形式存在。信息抽取的目标是从这些数据中提炼出关键信息,形成结构化输出以应用于知识图谱、情感分析和信息检索等领域。关系抽取作为信息抽取的一项关键子任务,主要作用是发现文本句子所表达的实体关系。目前有监督的关系抽取方法非常依赖于人工标注的训练数据,这类数据制作过程费时费力,导致该方法往往只能完成小规模的任务。基于远程监督的关系抽取因其能够快速、轻松地获取大规模数据集而受到研究人员的广泛关注。但是其生成数据的方式过于简单直接,不可避免会有噪声的混入。本文主要围绕远程监督产生的噪声问题以及神经网络方法存在的不足进行以下研究:（1）为解决远程监督所带来的噪声问题,提出基于改进注意力和标签匹配的关系抽取模型。首先提出一种改进的注意力模块捕捉关键信息,该模块能够结合关系向量动态调整单词权重,为模型提供更为显著的特征,进而得到更优的语句向量表示。然后通过设计的标签匹配模块为句子重新匹配高置信度标签,将一部分噪声数据转变成有效的训练数据,在降噪的同时增加有效训练实例,从而有助于模型的训练。（2）为加深网络对于句子语义的理解,提升关系抽取效果,提出一种基于多头自注意力机制的特征融合模型。在关系抽取任务中,语句中的关键单词跟短语均能为模型的预测提供有效信息。本文使用多头自注意力机制分别对重要的单词和短语特征进行增强,能够在获取关键信息的同时捕捉句子的长距离依赖关系。然后通过特征融合的方式整合这两部分的信息得到语义增强的句子特征表示,从而为模型提供更加丰富的信息,有助于模型的训练。最后,采用多示例学习的方法,以包为单位完成关系的预测。我们在一个公开数据集上与多个模型进行对比试验,本文采取的两种方法平均P@N指标分别达到79.5%和79.7%,且精确率/召回率曲线要优于几种对比模型,由此证明本文的方法为提升关系抽取效果做出实质性的贡献。
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