一种结合关系增强融合模型的舆情关系抽取方法

针对舆情信息关系种类繁多、状态空间巨大,以及舆情信息关系抽取任务中出现的关系重叠和单一模型不能完全识别出全部三元组的问题,提出一种结合关系增强的融合模型进行舆情关系抽取的方法。首先,对从中文互联网上获取的舆情信息进行初步处理,得到初步的关系表;其次,对获得的关系表引入实体类型进行关系表增强;最后,将增强关系表作为先验特征输入融合模型,提升关系分类准确性,结合两个模型的识别结果解决单一模型不能完全识别出全部三元组的问题。实验结果表明,该方法相较于单一未使用关系增强的模型,F1值提升了5.4%。