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结合全局对应矩阵和相对位置信息的古汉语实体关系联合抽取
1
作者
胡益裕
左家莉
+3 位作者
涂传龙
曾雪强
万中英
王明文
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2024年第11期35-45,共11页
目前,基于全局对应矩阵的联合抽取模型在英文领域和现代汉语领域的实体关系抽取任务上取得了SOTA(state-of-the-art)结果,然而在古汉语实体关系抽取任务上表现相对较差。这首先由于当前的古汉语实体关系数据集具有数据规模小、数据标注...
目前,基于全局对应矩阵的联合抽取模型在英文领域和现代汉语领域的实体关系抽取任务上取得了SOTA(state-of-the-art)结果,然而在古汉语实体关系抽取任务上表现相对较差。这首先由于当前的古汉语实体关系数据集具有数据规模小、数据标注稀疏的特点,模型无法从数据中学习到足量的信息;其次是因为该模型训练时缺少实体的跨度信息,使得模型容易生成长度异常的实体。针对上述问题,该文在研究了开源的《资治通鉴》语料后,人工构建了一个古汉语实体关系数据集,并设计了一种结合全局对应矩阵和相对位置信息的实体关系联合抽取方法。该方法在古汉语实体关系数据集上的精确率和F1值分别达到了81.0%和67.0%,相较于基线模型提升了6.8%和1.4%。同时,该文通过实验验证了上述融合相对位置信息的方法对于解决“容易生成长度异常实体”问题的有效性。
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关键词
古汉语数据集构建
实体关系联合抽取
全局对应矩阵
相对位置信息
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题名
结合全局对应矩阵和相对位置信息的古汉语实体关系联合抽取
1
作者
胡益裕
左家莉
涂传龙
曾雪强
万中英
王明文
机构
江西师范大学计算机信息工程学院
江西师范大学数字产业学院
广州理工学院计算机科学与工程学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2024年第11期35-45,共11页
基金
国家自然科学基金(62466027,61866018,62266023,62266021)
江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ2200330)。
文摘
目前,基于全局对应矩阵的联合抽取模型在英文领域和现代汉语领域的实体关系抽取任务上取得了SOTA(state-of-the-art)结果,然而在古汉语实体关系抽取任务上表现相对较差。这首先由于当前的古汉语实体关系数据集具有数据规模小、数据标注稀疏的特点,模型无法从数据中学习到足量的信息;其次是因为该模型训练时缺少实体的跨度信息,使得模型容易生成长度异常的实体。针对上述问题,该文在研究了开源的《资治通鉴》语料后,人工构建了一个古汉语实体关系数据集,并设计了一种结合全局对应矩阵和相对位置信息的实体关系联合抽取方法。该方法在古汉语实体关系数据集上的精确率和F1值分别达到了81.0%和67.0%,相较于基线模型提升了6.8%和1.4%。同时,该文通过实验验证了上述融合相对位置信息的方法对于解决“容易生成长度异常实体”问题的有效性。
关键词
古汉语数据集构建
实体关系联合抽取
全局对应矩阵
相对位置信息
Keywords
ancient Chinese datasets construct
joint extraction of entity relationships
global corresponding matrix
relative position information
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合全局对应矩阵和相对位置信息的古汉语实体关系联合抽取
胡益裕
左家莉
涂传龙
曾雪强
万中英
王明文
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2024
0
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