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基于注意力机制语义增强的文档级关系抽取
被引量：
1
1
作者
柳先辉
吴文达
+1 位作者
赵卫东
侯文龙
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期822-828,共7页
文档级关系抽取旨在从文档中抽取出多个实体对之间的关系,具有较高的复杂性。针对文档级关系抽取中的多实体、关系相关性、关系分布不平衡等问题,提出了一种基于注意力机制(Attention)语义增强的文档级关系抽取方法,能够实现实体对之间...
文档级关系抽取旨在从文档中抽取出多个实体对之间的关系,具有较高的复杂性。针对文档级关系抽取中的多实体、关系相关性、关系分布不平衡等问题,提出了一种基于注意力机制(Attention)语义增强的文档级关系抽取方法,能够实现实体对之间关系的推理。具体来说,首先在数据编码模块改进编码策略,引入更多实体信息,通过编码网络捕获文档的语义特征,获得实体对矩阵;然后,设计了一个基于Attention门控机制的U-Net网络,对实体对矩阵进行局部信息捕获和全局信息汇总,实现语义增强;最后,使用自适应焦点损失函数缓解关系分布不平衡的问题。在4个公开的文档级关系抽取数据集(DocRED、CDR、GDA和DWIE)上评估了Att-DocuNet模型并取得了良好的实验结果。
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关键词
文档级关系抽取
注意力机制
语义增强
焦点损失
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职称材料
题名
基于注意力机制语义增强的文档级关系抽取
被引量：
1
1
作者
柳先辉
吴文达
赵卫东
侯文龙
机构
同济大学电子与信息
工程
学院
上海视觉感知与智能计算工程技术研究中心
出处
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期822-828,共7页
基金
国家重点研发计划(2020YFB1709303)。
文摘
文档级关系抽取旨在从文档中抽取出多个实体对之间的关系,具有较高的复杂性。针对文档级关系抽取中的多实体、关系相关性、关系分布不平衡等问题,提出了一种基于注意力机制(Attention)语义增强的文档级关系抽取方法,能够实现实体对之间关系的推理。具体来说,首先在数据编码模块改进编码策略,引入更多实体信息,通过编码网络捕获文档的语义特征,获得实体对矩阵;然后,设计了一个基于Attention门控机制的U-Net网络,对实体对矩阵进行局部信息捕获和全局信息汇总,实现语义增强;最后,使用自适应焦点损失函数缓解关系分布不平衡的问题。在4个公开的文档级关系抽取数据集(DocRED、CDR、GDA和DWIE)上评估了Att-DocuNet模型并取得了良好的实验结果。
关键词
文档级关系抽取
注意力机制
语义增强
焦点损失
Keywords
document-level relation extraction
attention mechanism
semantic enhancement
focal loss
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
基于注意力机制语义增强的文档级关系抽取
柳先辉
吴文达
赵卫东
侯文龙
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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