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题名基于双向GRU和PCNN的人物关系抽取
被引量：7
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作者
王明波
王峥
邱秀连
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机构
武汉邮电科学研究院
南京烽火天地通信科技有限公司
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出处
《电子设计工程》
2020年第10期160-165,共6页
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文摘
目前基于深度学习的人物关系抽取方法中大都使用单一的CNN或RNN模型,CNN擅长提取局部的最重要特征,但是不适合处理序列输入,而RNN虽然在任意长度的序列化任务中具有很大的优势,但是对局部的重要特征提取不够充分,针对以上问题,提出一种基于双向GRU和PCNN的人物关系抽取方法。将双向GRU模型与PCNN模型的优点结合起来,同时在模型中加入注意力机制。利用远程监督的方法构建训练语料进行实验验证,结果表明,该方法相较于单一的双向GRU模型、PCNN模型具有更好的效果。
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关键词
深度学习
人物关系抽取
双向门循环单元
卷积神经网络
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Keywords
deep learning
character relationship extraction
bidirectional gated recurrent unit
convolu tional neural network
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于深度学习和CRF的新闻文章的观点提取
被引量：2
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作者
周星瀚
刘宇
邱秀连
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机构
武汉邮电科学研究院
南京烽火天地通信科技有限公司
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出处
《电子设计工程》
2020年第3期18-22,共5页
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文摘
新闻报道中观点能够影响读者的感受,针对目前新闻报道中观点提取缺失的现状。本文提出一种条件随机场(CRF)和深度学习相结合的模型,通过集成深度学习的BiLSTM方法和改进型CRF方法,实现对新闻文章的观点持有者、评价对象和观点极性3种实体信息的提取。试验表明:相较于CRF算法,准确率、召回率和F1值平均提高12.29%、10.00%和11.07%。
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关键词
深度学习
双向长短时记忆网络
条件随机场
观点提取
新闻舆论
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Keywords
deep learning
Bidirectional Long Short-Term Memory(BiLSTM)network
Conditional Random Field(CRF)
opinion extraction
news media
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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