一种基于BERT模型的中文三元组抽取方法

摘要

本发明涉及一种基于BERT的中文三元组抽取方法，本发明以BERT中文预训练模型代替现行的word2vec词向量生成模型，从而克服传统中文三元组抽取方法缺陷，并通过BERT模型获取的字向量具有更强的泛化能力，能够充分描述字符级，词级，句子级间的特征关系，以Bi‑LSTM为网络结构，结合注意力机制进行关系抽取，不仅能够使关系抽取的准确率得到提升，还使BERT预训练模型的应用范围得到扩展。