基于高速多核网络的远监督关系抽取方法

摘要

远监督作为一种能够快速大量产生标注数据的技术,在关系抽取任务中的应用愈加广泛,但仍存在文本特征提取不足、包内噪声过多等问题.对此,提出了一种基于高速多核网络的远监督关系抽取方法.首先通过高速网络和多核卷积对句子特征进行深层提取;然后采用包内注意力机制提高包内正确标注的句子权重,降低包内噪声,实现包级向量化;使用包间注意力机制降低包间噪声,得到组级向量化;最后,将组作为训练样本训练分类器,实现关系抽取.实验结果表明,该方法比现有方法具有更好的关系抽取性能.