基于多粒度和语义信息的中文关系抽取

摘要

中文关系抽取采用基于字符或基于词的神经网络,现有的方法大多存在分词错误和歧义现象,会不可避免的引入大量冗余和噪音,从而影响关系抽取的结果.为了解决这一问题,本文提出了一种基于多粒度并结合语义信息的中文关系抽取模型.在该模型中,我们将词级别的信息合并进入字符级别的信息中,从而避免句子分割时产生错误;借助外部的语义信息对多义词进行建模,来减轻多义词所产生的歧义现象;并且采用字符级别和句子级别的双重注意力机制.实验表明,本文提出的模型能够有效提高中文关系抽取的准确率和召回率,与其他基线模型相比,具有更好的优越性和可解释性.