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基于并行异构图和序列注意力机制的中文实体关系抽取模型
被引量：
1
1
作者
毛典辉
李学博
+2 位作者
刘峻岭
张登辉
颜文婧
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第7期2018-2025,共8页
近年来,随着深度学习技术的快速发展,实体关系抽取在许多领域取得了显著的进展。然而,由于汉语具有复杂的句法结构和语义关系,面向中文的实体关系抽取任务中仍然存在着多项挑战。其中,中文文本中的重叠三元组问题是领域中的重要难题之...
近年来,随着深度学习技术的快速发展,实体关系抽取在许多领域取得了显著的进展。然而,由于汉语具有复杂的句法结构和语义关系,面向中文的实体关系抽取任务中仍然存在着多项挑战。其中,中文文本中的重叠三元组问题是领域中的重要难题之一。针对中文文本中的重叠三元组问题,提出了一种混合神经网络实体关系联合抽取(HNNERJE)模型。HNNERJE模型以并行方式融合序列注意力机制和异构图注意力机制,并结合门控融合策略构建了深度集成框架。该模型不仅可以同时捕获中文文本的语序信息和实体关联信息,还能够自适应地调整主客体标记器的输出,从而有效解决重叠三元组问题。另外,通过引入对抗训练算法提高模型对未见样本和噪声的适应能力。运用SHAP(SHapley Additive exPlanations)方法对HNNERJE模型进行解释分析,基于模型的识别结果解析它在抽取实体和关系时所依据的关键特征。HNNERJE模型在NYT、WebNLG、CMeIE和DuIE数据集上的F1值分别达到了92.17%、93.42%、47.40%和67.98%。实验结果表明:HNNERJE模型可以将非结构化的文本数据转化为结构化的知识表示,有效提取其中蕴含的有价值信息。
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关键词
实体关系抽取
异构图
注意力机制
对抗训练
SHAP方法
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职称材料
题名
基于并行异构图和序列注意力机制的中文实体关系抽取模型
被引量：
1
1
作者
毛典辉
李学博
刘峻岭
张登辉
颜文婧
机构
食品
安全
大数据
技术
北京
市重点
实验室
(
北京工商大学
)
农产品
质量
安全
追溯
技术及
应用
国家
工程
实验室
(
北京工商大学
)
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第7期2018-2025,共8页
基金
北京市自然科学基金资助项目(9232005)
北京市属高校教师队伍建设支持计划项目(BPHR20220104)。
文摘
近年来,随着深度学习技术的快速发展,实体关系抽取在许多领域取得了显著的进展。然而,由于汉语具有复杂的句法结构和语义关系,面向中文的实体关系抽取任务中仍然存在着多项挑战。其中,中文文本中的重叠三元组问题是领域中的重要难题之一。针对中文文本中的重叠三元组问题,提出了一种混合神经网络实体关系联合抽取(HNNERJE)模型。HNNERJE模型以并行方式融合序列注意力机制和异构图注意力机制,并结合门控融合策略构建了深度集成框架。该模型不仅可以同时捕获中文文本的语序信息和实体关联信息,还能够自适应地调整主客体标记器的输出,从而有效解决重叠三元组问题。另外,通过引入对抗训练算法提高模型对未见样本和噪声的适应能力。运用SHAP(SHapley Additive exPlanations)方法对HNNERJE模型进行解释分析,基于模型的识别结果解析它在抽取实体和关系时所依据的关键特征。HNNERJE模型在NYT、WebNLG、CMeIE和DuIE数据集上的F1值分别达到了92.17%、93.42%、47.40%和67.98%。实验结果表明:HNNERJE模型可以将非结构化的文本数据转化为结构化的知识表示,有效提取其中蕴含的有价值信息。
关键词
实体关系抽取
异构图
注意力机制
对抗训练
SHAP方法
Keywords
entity and relation extraction
heterogenous graph
attention mechanism
adversarial training
SHapley Additive exPlanations(SHAP)method
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
R5 [医药卫生—内科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于并行异构图和序列注意力机制的中文实体关系抽取模型
毛典辉
李学博
刘峻岭
张登辉
颜文婧
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024
1
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