【摘 要】
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针对目前大多数非分类关系抽取方法忽略词性和部分局部特征的问题,提出融合词性信息和注意力机制的BiLSTM模型.利用预训练词向量和词性标注工具,将舆情信息语义词向量和词性
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院,新疆大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61966034).
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针对目前大多数非分类关系抽取方法忽略词性和部分局部特征的问题,提出融合词性信息和注意力机制的BiLSTM模型.利用预训练词向量和词性标注工具,将舆情信息语义词向量和词性词向量作为BiLSTM的输入来获取句子高维语义特征,解决长距离依赖问题.利用词语层注意力机制计算2个概念与上下文词语的相关性,获取句子的上下文语义信息.通过构建句子层的注意力来降低噪声数据的权重,减少错误标签的干扰,进而完成舆情本体概念间非分类关系的抽取.最终在新闻网站上抽取11227条数据进行了验证.结果表明,该方法的精确率(P)和召回率
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