【摘 要】
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关系抽取任务旨在从文本中抽取实体对之间的关系,是当前自然语言处理领域的热门方向之一.由于中文具有复杂的句式和语法,导致现有的神经网络提取的特征以及语义表示能力较差,从而影响中文关系抽取的性能.汉字是象形文字,其字形结构在一定程度上隐含了字义,为此提出了包含字形级别实体表示的BERT_BI-GRU_Glyph模型.模型中选用基于转换器的双向编码表征(BERT)为预训练模型、双向门控循环单元(BI-GRU)获取句子上下文表示.实体由字级表示和实体字形级表示共同构成,在实体字形表示中嵌入了BERT、BERT_C
【机 构】
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中南民族大学 计算机科学学院 & 湖北省制造企业智能管理工程技术研究中心,武汉 430074
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关系抽取任务旨在从文本中抽取实体对之间的关系,是当前自然语言处理领域的热门方向之一.由于中文具有复杂的句式和语法,导致现有的神经网络提取的特征以及语义表示能力较差,从而影响中文关系抽取的性能.汉字是象形文字,其字形结构在一定程度上隐含了字义,为此提出了包含字形级别实体表示的BERT_BI-GRU_Glyph模型.模型中选用基于转换器的双向编码表征(BERT)为预训练模型、双向门控循环单元(BI-GRU)获取句子上下文表示.实体由字级表示和实体字形级表示共同构成,在实体字形表示中嵌入了BERT、BERT_CNN和BERT_BI-GRU三种提取字形特征的策略来丰富实体语义信息.实验结果表明:所提出的模型在实体字形相似的关系抽取中性能更优.
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