【摘 要】
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在中文关系抽取任务中,数据稀疏和噪声传播问题是其研究难点。基于此,提出了在文本特征组织方面融合位置特征、最短依存特征和N-gram特征等多元特征,并提升关键性特征的权重,
【基金项目】
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广东省自然科学基金项目(2016A030307049,2018A030307032);广东省高等院校学科与专业建设专项资金项目(2016KTSCX090);大学生创新创业训练与培育项目(733013,733435,733437)
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在中文关系抽取任务中,数据稀疏和噪声传播问题是其研究难点。基于此,提出了在文本特征组织方面融合位置特征、最短依存特征和N-gram特征等多元特征,并提升关键性特征的权重,以缓解传统词特征的数据稀疏问题。这种组合特征进一步改善了文本中噪声传播问题,提高了句法特征在稀疏性问题下的可靠性。此外,在传统的双向LSTM神经网络中加入注意力机制,使模型更关注较为重要的特征,降低噪声对抽取任务的影响。在人物关系公开语料集上进行实验,结果表明采用该方法进行中文文本关系抽取的效果较好,并为信息抽取、知识图谱等领域提供了方法
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