一种融合依存句法和指针生成网络的三元组抽取方法

摘要

本发明公开了一种融合依存句法和指针生成网路的三元组抽取方法。首先本发明使用百度NLP工具解析句子，并利用句子解析后得到的词性结果将一些专用名词进行了泛化处理。另外，为了充分利用句子的依存结构信息，本发明引用了KVMN模型充分学习词与词之间的依赖弧以及他们的依赖关系类别的信息，在这之后使用Bi‑LSTM学习上下文内容，并使用注意机制计算注意力分布及句子表示向量。最后本发明通过建立一个扩展词汇表表示原词汇表和源文档中出现的所有词汇总集，计算每个词的概率，进行词生成。实验结果表明，本发明能很好解决词汇表不足的问题，并且着重强调了依存结构的信息，有较强的适用能力，有效提升三元组抽取方法的准确性。