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语义引导的全局-局部图神经网络的关系抽取
1
作者
任楚岚
刘长胜
+1 位作者
邹绍强
井立志
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第3期705-711,共7页
为解决实体间距离过长导致关系抽取性能不佳的问题,提出一种基于上下文语义引导的全局-局部图神经网络的关系抽取方法。通过注意力增强神经网络集中不同时间步的单词的重要性和相关性,获取上下文语义引导的信息;构建全局-局部图神经网...
为解决实体间距离过长导致关系抽取性能不佳的问题,提出一种基于上下文语义引导的全局-局部图神经网络的关系抽取方法。通过注意力增强神经网络集中不同时间步的单词的重要性和相关性,获取上下文语义引导的信息;构建全局-局部图神经网络增强全局结构和局部实体之间的交互,通过改进的APPNP(approximate personalized propagation of neural predications)算法增强全局依赖关系;融合两个模块进行关系抽取。在NYT数据集上的实验结果表明,F1达到83.7%,较目前主流方法更具优势,验证了模型的有效性。
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关键词
关系抽取
上下文语义
注意力增强神经网络
图
神经网络
全局结构
局部实体
长距离
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职称材料
题名
语义引导的全局-局部图神经网络的关系抽取
1
作者
任楚岚
刘长胜
邹绍强
井立志
机构
沈阳化工大学计算机科学与技术学院
沈阳化工大学辽宁省化工过程工业智能化技术重点实验室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第3期705-711,共7页
基金
辽宁省教育厅科学研究基金项目(LJKZ0449)
辽宁省教育厅科学研究基金项目(LJKZ0434)。
文摘
为解决实体间距离过长导致关系抽取性能不佳的问题,提出一种基于上下文语义引导的全局-局部图神经网络的关系抽取方法。通过注意力增强神经网络集中不同时间步的单词的重要性和相关性,获取上下文语义引导的信息;构建全局-局部图神经网络增强全局结构和局部实体之间的交互,通过改进的APPNP(approximate personalized propagation of neural predications)算法增强全局依赖关系;融合两个模块进行关系抽取。在NYT数据集上的实验结果表明,F1达到83.7%,较目前主流方法更具优势,验证了模型的有效性。
关键词
关系抽取
上下文语义
注意力增强神经网络
图
神经网络
全局结构
局部实体
长距离
Keywords
relational extraction
contextual semantics
attention-enhanced neural networks
graph neural networks
global structure
local entities
long distance
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
语义引导的全局-局部图神经网络的关系抽取
任楚岚
刘长胜
邹绍强
井立志
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
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