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DE-AA:基于词对距离嵌入和轴向注意力机制的实体关系联合抽取模型
被引量：
1
1
作者
张梦赢
沈海龙
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第12期234-241,共8页
实体关系联合抽取为知识图谱的构建提供了关键的技术支持,而重叠关系问题一直都是联合抽取模型研究的重点。现有的方法大多采用多步骤的建模方法,虽然在解决重叠关系问题上取得了很好的效果,但产生了曝光偏差问题。为同时解决重叠关系...
实体关系联合抽取为知识图谱的构建提供了关键的技术支持,而重叠关系问题一直都是联合抽取模型研究的重点。现有的方法大多采用多步骤的建模方法,虽然在解决重叠关系问题上取得了很好的效果,但产生了曝光偏差问题。为同时解决重叠关系和曝光偏差问题,提出了一种基于词对距离嵌入和轴向注意力机制的实体关系联合抽取方法(DE-AA)。首先,构建代表词对关系的表特征,加入词对距离特征信息优化其表示;其次,应用基于行注意力和列注意力的轴向注意力模型去增强表特征,在融合全局特征的同时能够降低计算复杂度;最后,将表特征映射到各关系空间中,生成特定关系下的词对关系表,并使用表格填充法为表中各项分配标签,以三重分类的方式进行三元组的抽取。在公开数据集NYT和WebNLG上评估了所提出的模型,实验结果表明其与其他基线模型相比取得了更好的性能,且在处理重叠关系或多重关系问题上优势显著。
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关键词
实体关系联合抽取
轴向注意力机制
词对距离嵌入
表格填充
法
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职称材料
基于MUBTM的方面词情感三元组抽取方法研究
被引量：
1
2
作者
葛继科
程文俊
+2 位作者
武承志
陈祖琴
董焱
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第5期1416-1421,共6页
方面词情感三元组抽取旨在从评论文本中识别方面词、评论观点词及情感极性。针对现有研究容易忽略三元组中部分实体与其情感极性在标记空间中的关联关系,并且较易出现三元组边界识别错误的问题,提出一种基于表格填充的多类别统一及边界...
方面词情感三元组抽取旨在从评论文本中识别方面词、评论观点词及情感极性。针对现有研究容易忽略三元组中部分实体与其情感极性在标记空间中的关联关系,并且较易出现三元组边界识别错误的问题,提出一种基于表格填充的多类别统一及边界标记模型(MUBTM)。首先,采用双仿射注意力机制学习词对间的交互,并构建多类别统一标记空间;然后,利用标记空间的对称性结构化约束与级联二进制边界约束,限制词对间的概率分布;最后,根据子元素在统一标记空间中结构为正方形或矩形的特性,逐步解码生成方面词情感三元组。实验结果表明,与其他基线模型相比,本模型在方面词情感三元组抽取上的F1值有显著提升,表明了所提出方法的可行性。
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关键词
情感三元组抽取
表格填充
级联二进制
双仿射注意力机制
标记空间
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职称材料
题名
DE-AA:基于词对距离嵌入和轴向注意力机制的实体关系联合抽取模型
被引量：
1
1
作者
张梦赢
沈海龙
机构
东北大学理学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第12期234-241,共8页
文摘
实体关系联合抽取为知识图谱的构建提供了关键的技术支持,而重叠关系问题一直都是联合抽取模型研究的重点。现有的方法大多采用多步骤的建模方法,虽然在解决重叠关系问题上取得了很好的效果,但产生了曝光偏差问题。为同时解决重叠关系和曝光偏差问题,提出了一种基于词对距离嵌入和轴向注意力机制的实体关系联合抽取方法(DE-AA)。首先,构建代表词对关系的表特征,加入词对距离特征信息优化其表示;其次,应用基于行注意力和列注意力的轴向注意力模型去增强表特征,在融合全局特征的同时能够降低计算复杂度;最后,将表特征映射到各关系空间中,生成特定关系下的词对关系表,并使用表格填充法为表中各项分配标签,以三重分类的方式进行三元组的抽取。在公开数据集NYT和WebNLG上评估了所提出的模型,实验结果表明其与其他基线模型相比取得了更好的性能,且在处理重叠关系或多重关系问题上优势显著。
关键词
实体关系联合抽取
轴向注意力机制
词对距离嵌入
表格填充
法
Keywords
Joint extraction of entities and relations
Axial attention mechanism
Word-Pair distance embedding
Table filling method
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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职称材料
题名
基于MUBTM的方面词情感三元组抽取方法研究
被引量：
1
2
作者
葛继科
程文俊
武承志
陈祖琴
董焱
机构
重庆科技学院智能技术与工程学院
重庆科技学院图书馆
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第5期1416-1421,共6页
基金
国家社会科学基金西部项目(19XTQ010)。
文摘
方面词情感三元组抽取旨在从评论文本中识别方面词、评论观点词及情感极性。针对现有研究容易忽略三元组中部分实体与其情感极性在标记空间中的关联关系,并且较易出现三元组边界识别错误的问题,提出一种基于表格填充的多类别统一及边界标记模型(MUBTM)。首先,采用双仿射注意力机制学习词对间的交互,并构建多类别统一标记空间;然后,利用标记空间的对称性结构化约束与级联二进制边界约束,限制词对间的概率分布;最后,根据子元素在统一标记空间中结构为正方形或矩形的特性,逐步解码生成方面词情感三元组。实验结果表明,与其他基线模型相比,本模型在方面词情感三元组抽取上的F1值有显著提升,表明了所提出方法的可行性。
关键词
情感三元组抽取
表格填充
级联二进制
双仿射注意力机制
标记空间
Keywords
sentiment triplet extraction
table filling
cascading binary
biaffine attention mechanism
tagging space
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
DE-AA:基于词对距离嵌入和轴向注意力机制的实体关系联合抽取模型
张梦赢
沈海龙
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024
1
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职称材料
2
基于MUBTM的方面词情感三元组抽取方法研究
葛继科
程文俊
武承志
陈祖琴
董焱
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023
1
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