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基于关系过滤和实体对标注的中文关系抽取方法
被引量：
1
1
作者
刘旭
杨航
+1 位作者
张啸成
张永刚
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2023年第5期1095-1102,共8页
针对关系三元组抽取任务中的冗余关系问题和实体重叠问题,提出一种基于关系过滤器的二维实体对标注方案(RF2DTagging).RF2DTagging模型由两部分组成:1)用于过滤冗余关系的关系过滤器(relation filter);2)能有效解决各种实体重叠问题的...
针对关系三元组抽取任务中的冗余关系问题和实体重叠问题,提出一种基于关系过滤器的二维实体对标注方案(RF2DTagging).RF2DTagging模型由两部分组成:1)用于过滤冗余关系的关系过滤器(relation filter);2)能有效解决各种实体重叠问题的二维实体对标注方案(2D entity-pair tagging scheme).为进一步验证RF2DTagging模型,在3个公开的中文关系抽取数据集(CCKS2019-Task3,CMeIE和DuIE2.0)上进行实验.实验结果表明,该模型能有效解决上述两个问题,且总体性能比对比模型更好.
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关键词
中文关系抽取
知识图谱
二维实体对标注
自然语言处理
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题名
基于关系过滤和实体对标注的中文关系抽取方法
被引量：
1
1
作者
刘旭
杨航
张啸成
张永刚
机构
吉林大学计算机科学与技术学院
出处
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2023年第5期1095-1102,共8页
基金
吉林省自然科学基金(批准号:20200201447JC).
文摘
针对关系三元组抽取任务中的冗余关系问题和实体重叠问题,提出一种基于关系过滤器的二维实体对标注方案(RF2DTagging).RF2DTagging模型由两部分组成:1)用于过滤冗余关系的关系过滤器(relation filter);2)能有效解决各种实体重叠问题的二维实体对标注方案(2D entity-pair tagging scheme).为进一步验证RF2DTagging模型,在3个公开的中文关系抽取数据集(CCKS2019-Task3,CMeIE和DuIE2.0)上进行实验.实验结果表明,该模型能有效解决上述两个问题,且总体性能比对比模型更好.
关键词
中文关系抽取
知识图谱
二维实体对标注
自然语言处理
Keywords
Chinese relation extraction
knowledge graph
2D entity pair tagging
natural language processing
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于关系过滤和实体对标注的中文关系抽取方法
刘旭
杨航
张啸成
张永刚
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2023
1
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参考文献
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