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一种用于实体关系三元组抽取的位置辅助分步标记方法
被引量:
3
1
作者
王媛
时恺泽
牛振东
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
北大核心
2021年第10期71-80,共10页
【目的】针对非结构化文本中的三元组抽取问题,设计能够提升抽取效果并适用于重叠场景的联合抽取模型。【方法】设计一种基于位置感知的分步标记方法,首先通过标记头尾位置确定主实体,接着在逐一预设的关系属性下标记相应的客实体。为...
【目的】针对非结构化文本中的三元组抽取问题,设计能够提升抽取效果并适用于重叠场景的联合抽取模型。【方法】设计一种基于位置感知的分步标记方法,首先通过标记头尾位置确定主实体,接着在逐一预设的关系属性下标记相应的客实体。为提升抽取效果,在标记过程中引入三重位置辅助信息,并结合前序结果及注意力机制共享底层编码。【结果】在中文公开数据集DuIE上进行实验,结果表明所提方法优于其他基线方法,F1值达0.886。此外,还通过消融研究对各组件的有效性进行验证。【局限】标记机制和匹配模式尚未考虑到偶现的嵌套实体问题,有待进一步探索。【结论】所提联合抽取方法可以妥善解决包括重叠场景在内的三元组抽取问题,模型采用的位置辅助设计对后续研究有借鉴意义。
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关键词
联合抽取
位置感知
分步标记方法
原文传递
题名
一种用于实体关系三元组抽取的位置辅助分步标记方法
被引量:
3
1
作者
王媛
时恺泽
牛振东
机构
北京理工大学计算机学院
悉尼科技大学澳大利亚人工智能研究所
北京理工大学图书馆
出处
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
北大核心
2021年第10期71-80,共10页
基金
国家重点研发计划项目(项目编号:2019YFB1406302,2019YFB1406303)的研究成果之一。
文摘
【目的】针对非结构化文本中的三元组抽取问题,设计能够提升抽取效果并适用于重叠场景的联合抽取模型。【方法】设计一种基于位置感知的分步标记方法,首先通过标记头尾位置确定主实体,接着在逐一预设的关系属性下标记相应的客实体。为提升抽取效果,在标记过程中引入三重位置辅助信息,并结合前序结果及注意力机制共享底层编码。【结果】在中文公开数据集DuIE上进行实验,结果表明所提方法优于其他基线方法,F1值达0.886。此外,还通过消融研究对各组件的有效性进行验证。【局限】标记机制和匹配模式尚未考虑到偶现的嵌套实体问题,有待进一步探索。【结论】所提联合抽取方法可以妥善解决包括重叠场景在内的三元组抽取问题,模型采用的位置辅助设计对后续研究有借鉴意义。
关键词
联合抽取
位置感知
分步标记方法
Keywords
Joint Extraction
Position-Aware
Stepwise Tagging Method
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种用于实体关系三元组抽取的位置辅助分步标记方法
王媛
时恺泽
牛振东
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
北大核心
2021
3
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