【摘 要】
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在基于机器学习的关系抽取方法中,句法依存树通常被当文本的一个输入特征进行训练,获得相应的权值,对关系的预测起作用。这种方法可以在语义特征中加入句法特征,但是两类特征
【机 构】
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桂林理工大学博文管理学院,桂林理工大学
【基金项目】
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广西中青年教师基础能力提升项目(2018KY0250),广西科技计划项目(桂科AB17195028),桂林市科学技术研究开发项目(20170220),2018年广西民办高校重点支持建设专业项目
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在基于机器学习的关系抽取方法中,句法依存树通常被当文本的一个输入特征进行训练,获得相应的权值,对关系的预测起作用。这种方法可以在语义特征中加入句法特征,但是两类特征没有进行有效融合,句法依存特征的作用不明显。通过句法依存树分析,构建依存树的图表示,用图表示矩阵计算注意力因子,利用双向长短记忆网络训练文本的语义特征,最后加入语义特征与注意力权重,实现实体关系抽取。通过在SemEval task8语料库上进行实验分析,文本的算法可以有效提升实体关系抽取效果。
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