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基于片段排列和多头选择的实体识别与关系抽取联合模型
1
作者
陈雷
郑小盈
+1 位作者
祝永新
封松林
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第5期238-246,共9页
针对传统的信息抽取方法存在实体重叠、误差积累和依赖关系缺失等问题,该文提出一种基于片段排列和多头选择的实体识别与关系抽取联合模型。通过共享编码层来建立实体识别与关系抽取之间的依赖;通过片段排列的方式在span的层面解决实体...
针对传统的信息抽取方法存在实体重叠、误差积累和依赖关系缺失等问题,该文提出一种基于片段排列和多头选择的实体识别与关系抽取联合模型。通过共享编码层来建立实体识别与关系抽取之间的依赖;通过片段排列的方式在span的层面解决实体重叠问题;使用多头选择机制来预测实体之间的关系,并加入对抗训练,通过辅助损失函数进行约束。通过消融实验和基于不同权重损失函数的实验,找到了效果最好的参数。该模型在中文数据集DuIE 2.0上取得了F1值0.829的效果,相对于效果最好的基线模型提升2.24%。
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关键词
实体关系抽取
联合抽取
多头选择
片段排列模型
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题名
基于片段排列和多头选择的实体识别与关系抽取联合模型
1
作者
陈雷
郑小盈
祝永新
封松林
机构
上海科技大学信息科学与技术学院
中国科学院上海高等研究院
中国科学院大学
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第5期238-246,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2020SKA0120202)
国家自然科学基金项目(U2032125)。
文摘
针对传统的信息抽取方法存在实体重叠、误差积累和依赖关系缺失等问题,该文提出一种基于片段排列和多头选择的实体识别与关系抽取联合模型。通过共享编码层来建立实体识别与关系抽取之间的依赖;通过片段排列的方式在span的层面解决实体重叠问题;使用多头选择机制来预测实体之间的关系,并加入对抗训练,通过辅助损失函数进行约束。通过消融实验和基于不同权重损失函数的实验,找到了效果最好的参数。该模型在中文数据集DuIE 2.0上取得了F1值0.829的效果,相对于效果最好的基线模型提升2.24%。
关键词
实体关系抽取
联合抽取
多头选择
片段排列模型
Keywords
Entity relation extraction
Joint extraction
Multi-head selection
Span-level model
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
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1
基于片段排列和多头选择的实体识别与关系抽取联合模型
陈雷
郑小盈
祝永新
封松林
《计算机应用与软件》
北大核心
2025
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