【摘 要】
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使用传统深度学习方法来进行信息抽取时,存在长距离依赖问题或者梯度弥散问题。针对以上问题,提出基于多头注意力机制的神经网络模型的关系抽取方法,利用文本向量和位置编码
【基金项目】
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四川省大学生创新创业训练计划项目(201811116071),国家级大学生创新创业训练计划项目(S201911116019)
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使用传统深度学习方法来进行信息抽取时,存在长距离依赖问题或者梯度弥散问题。针对以上问题,提出基于多头注意力机制的神经网络模型的关系抽取方法,利用文本向量和位置编码得到局部特征,将得到的局部特征作为输入导入到多头注意力机制的神经网络模型中,得到全局特征,最后使用分类器进行分类。通过该模型在中文语料库上进行人物关系抽取,并与多个模型进行对比实验,结果表明:基于多头注意力机制的神经网络模型在效果上有所提高。
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