基于双集合预测网络的实体关系联合抽取模型

实体关系抽取任务旨在从非结构化文本中识别出实体和实体间的关系,是目前大规模知识图谱构建和更新的技术来源。在现有的实体关系联合抽取方法中,并行解码三元组的方法通过集合预测的方式高效生成三元组,然而这种方法忽略了实体与关系间、实体主客体间的交互,导致生成无效三元组。针对此问题,提出基于双集合预测网络的实体关系联合抽取模型。为了增强关系和实体之间的交互,采用双集合预测网络并行解码三元组,顺序生成三元组中实体信息和关系类型:第一个集合预测网络对三元组集合建模并解码出三元组内的主客体信息,第二个集合预测网络对融合了主客体信息的三元组嵌入集合建模并解码出主客体间的关系类型;针对实体主客体设计了一个实体过滤器,预测句子中实体间的主客体相关性并依照该结果过滤掉主客体相关性较低的三元组。在公开数据集纽约时报(NYT)和WebNLG上的实验结果表明,在编码器为BERT的情况下所提模型相较基线模型在准确率和F1指标上的效果更好,验证了该模型的有效性。