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TFLS-BiGRU-ATT:一种简单有效的中文短文本关系抽取模型
被引量：
1
1
作者
刘成星
张超群
+1 位作者
代林林
张龙昊
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2023年第6期115-127,共13页
关系抽取是信息抽取的核心任务,如何从海量的中文短文本中快速准确地抽取出重要的关系特征,成为中文短文本关系抽取任务的难点。针对这一问题,该文提出一种基于注意力机制的双向门控循环(Bidirectional Gated Recurrent Units,BiGRU)神...
关系抽取是信息抽取的核心任务,如何从海量的中文短文本中快速准确地抽取出重要的关系特征,成为中文短文本关系抽取任务的难点。针对这一问题,该文提出一种基于注意力机制的双向门控循环(Bidirectional Gated Recurrent Units,BiGRU)神经网络模型TFLS-BiGRU-ATT来对中文短文本中的关系特征进行抽取。首先,该模型使用所提出的文本定长选择(Text Fixed Length Selection,TFLS)策略对关系文本进行定长处理,然后利用双层BiGRU网络对定长文本进行关系特征提取,再通过所提出的注意力机制对关系特征进行权重的相应分配,最终对不同权重的特征信息进行实体间关系的抽取。基准实验的结果表明,TFLS-BiGRU-ATT模型在DuIE、COAE-2016-Task3、FinRE、SanWen四个具有不同特征的中文短文本数据集上获得的F1值分别达到93.62%、91.38%、49.35%、62.98%,显著优于对比模型。此外,还通过消融实验和定长选择实验进一步验证TFLS-BiGRUATT模型能够有效地提高中文短文本关系抽取的效果,说明该方法的可行性和有效性。
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关键词
中文短
文本
关系抽取
文本定长选择
双向门控循环神经网络
注意力机制
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题名
TFLS-BiGRU-ATT:一种简单有效的中文短文本关系抽取模型
被引量：
1
1
作者
刘成星
张超群
代林林
张龙昊
机构
广西民族大学人工智能学院
广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2023年第6期115-127,共13页
基金
国家自然科学基金(62062011)
广西省自然科学基金(2019GXNSFAA185017)。
文摘
关系抽取是信息抽取的核心任务,如何从海量的中文短文本中快速准确地抽取出重要的关系特征,成为中文短文本关系抽取任务的难点。针对这一问题,该文提出一种基于注意力机制的双向门控循环(Bidirectional Gated Recurrent Units,BiGRU)神经网络模型TFLS-BiGRU-ATT来对中文短文本中的关系特征进行抽取。首先,该模型使用所提出的文本定长选择(Text Fixed Length Selection,TFLS)策略对关系文本进行定长处理,然后利用双层BiGRU网络对定长文本进行关系特征提取,再通过所提出的注意力机制对关系特征进行权重的相应分配,最终对不同权重的特征信息进行实体间关系的抽取。基准实验的结果表明,TFLS-BiGRU-ATT模型在DuIE、COAE-2016-Task3、FinRE、SanWen四个具有不同特征的中文短文本数据集上获得的F1值分别达到93.62%、91.38%、49.35%、62.98%,显著优于对比模型。此外,还通过消融实验和定长选择实验进一步验证TFLS-BiGRUATT模型能够有效地提高中文短文本关系抽取的效果,说明该方法的可行性和有效性。
关键词
中文短
文本
关系抽取
文本定长选择
双向门控循环神经网络
注意力机制
Keywords
Chinese short text
relation extraction
text fixed length selection
bidirectional gated recurrent units
attention mechanism
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
TFLS-BiGRU-ATT:一种简单有效的中文短文本关系抽取模型
刘成星
张超群
代林林
张龙昊
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2023
1
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