基于多通道特征融合的上下位关系抽取方法

上下位关系抽取是知识图谱构建的关键环节,目前常用的基于模板和分布式的方法存在可移植性差、召回率低等不足。针对这些问题,提出了一种基于多通道特征融合的上下位关系抽取方法,通过预训练词嵌入、双向LSTM和依存句法树结果编码三个通道来构建模型编码器。首先,提出了上下位关系抽取整体框架,包括数据挖掘与标注模块、特征抽取模块、候选句打分模块及结果排序模块。然后,针对特征抽取模块,提出了融合句法依存关系、上下文特征以及预训练特征的自适应编码方法;针对句子打分模块,提出了包含编解码器结构的网络模型。最后,通过对准确率、召回率、查全率进行消融实验,表明所提出的模型具有较好的有效性和更好的可解释性。