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基于图神经网络文档相似度的实体与关系层次匹配方法
1
作者
赵文彬
王佳琦
+2 位作者
吴峰
任雁
安寅生
《郑州大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2023年第6期8-14,共7页
针对文本中深层语义难以计算的问题,提出了基于句法依存关系的多头图注意力实体关系联合抽取模型和融合层次类型的文档相似性匹配。首先通过多头图注意力网络对文本进行实体关系抽取,然后设计融合层次类型的词移距离相似性计算方法以及...
针对文本中深层语义难以计算的问题,提出了基于句法依存关系的多头图注意力实体关系联合抽取模型和融合层次类型的文档相似性匹配。首先通过多头图注意力网络对文本进行实体关系抽取,然后设计融合层次类型的词移距离相似性计算方法以及基于图相似的文档相似性计算模型,利用文档中的实体和关系构建图结构,根据图级特征进行相似性计算。最后,通过对比实验验证了所提方法在文档相似性计算、图相似度计算和图分类任务中的有效性。
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关键词
实体关系抽取
相似性
层次类型
图神经网络
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职称材料
题名
基于图神经网络文档相似度的实体与关系层次匹配方法
1
作者
赵文彬
王佳琦
吴峰
任雁
安寅生
机构
石家庄铁道大学信息科学与技术学院
大秦铁路股份有限公司
河北省科学技术情报研究院、河北省科技信息处理实验室
出处
《郑州大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2023年第6期8-14,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61373160)
河北省自然科学基金项目(F2021210003)
河北省教育厅青年基金项目(QN2020197)。
文摘
针对文本中深层语义难以计算的问题,提出了基于句法依存关系的多头图注意力实体关系联合抽取模型和融合层次类型的文档相似性匹配。首先通过多头图注意力网络对文本进行实体关系抽取,然后设计融合层次类型的词移距离相似性计算方法以及基于图相似的文档相似性计算模型,利用文档中的实体和关系构建图结构,根据图级特征进行相似性计算。最后,通过对比实验验证了所提方法在文档相似性计算、图相似度计算和图分类任务中的有效性。
关键词
实体关系抽取
相似性
层次类型
图神经网络
Keywords
entity relationship extraction
similarity
hierarchical type
graph neural network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于图神经网络文档相似度的实体与关系层次匹配方法
赵文彬
王佳琦
吴峰
任雁
安寅生
《郑州大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2023
0
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