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面向中文关系抽取的句子结构获取方法

     

摘要

在关系抽取中,神经网络模型是目前最常用的技术之一,然而现有神经网络模型很少考虑句子中两个实体之间的结构特征.该文针对关系抽取任务的特点,提出了基于神经网络模型的句子结构获取方法.该方法通过对关系实例中两个实体的位置进行特殊标记,使神经网络模型能够有效捕获句子中关于实体的结构信息.为了验证方法的有效性,分别采用两种主流的神经网络模型进行对比实验,实验结果表明,该方法在ACE 2005中文关系抽取数据集上的抽取性能得到显著提升,超出对比工作约11个百分点,表明该方法能有效提升关系抽取任务的性能.

著录项

  • 来源
    《数据采集与处理》|2021年第3期|605-620|共16页
  • 作者单位

    贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室 贵阳 550025;

    贵州大学计算机科学与技术学院 贵阳550025;

    贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室 贵阳 550025;

    贵州大学计算机科学与技术学院 贵阳550025;

    贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室 贵阳 550025;

    贵州大学计算机科学与技术学院 贵阳550025;

    贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室 贵阳 550025;

    贵州大学计算机科学与技术学院 贵阳550025;

    贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室 贵阳 550025;

    贵州大学计算机科学与技术学院 贵阳550025;

    贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室 贵阳 550025;

    贵州大学计算机科学与技术学院 贵阳550025;

    贵州省智能医学影像分析与精准诊断重点实验室 贵阳 550025;

    贵州省智能人机交互工程技术研究中心 贵阳 550025;

    贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室 贵阳 550025;

    贵州大学计算机科学与技术学院 贵阳550025;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 信息处理(信息加工);
  • 关键词

    关系抽取; 结构特征; 自然语言处理; 实体标记;

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