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基于实体边界组合的关系抽取方法
被引量:
2
1
作者
李昊
陈艳平
+4 位作者
唐瑞雪
黄瑞章
秦永彬
王国蓉
谭曦
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第6期1796-1801,共6页
关系抽取旨在从文本中抽取实体与实体之间的语义关系。作为关系抽取的上层任务,实体识别所产生的错误将扩散至关系抽取,从而导致级联错误。与实体相比,实体边界粒度小且具有二义性,更易识别。因此,提出一种基于实体边界组合的关系抽取方...
关系抽取旨在从文本中抽取实体与实体之间的语义关系。作为关系抽取的上层任务,实体识别所产生的错误将扩散至关系抽取,从而导致级联错误。与实体相比,实体边界粒度小且具有二义性,更易识别。因此,提出一种基于实体边界组合的关系抽取方法,通过跳过实体,对实体边界两两组合来进行关系抽取。由于边界性能高于实体性能,所以错误扩散的问题得到了缓解;并且通过特征组合的方法将实体类型特征和位置特征加入模型中,性能得到了进一步提高,再次减轻了错误扩散带来的影响。实验结果表明,所提方法在ACE 2005英文数据集的宏平均F1值优于表格-序列编码器方法8.61个百分点。
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关键词
关系抽取
实体识别
级联错误
实体边界组合
特征组合
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职称材料
题名
基于实体边界组合的关系抽取方法
被引量:
2
1
作者
李昊
陈艳平
唐瑞雪
黄瑞章
秦永彬
王国蓉
谭曦
机构
贵州大学计算机科学与技术学院
公共大数据国家重点实验室(贵州大学)
贵州青朵科技有限公司
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第6期1796-1801,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(62066008)
贵州省科学技术基金重点项目(黔科合基础[2020]1Z055)。
文摘
关系抽取旨在从文本中抽取实体与实体之间的语义关系。作为关系抽取的上层任务,实体识别所产生的错误将扩散至关系抽取,从而导致级联错误。与实体相比,实体边界粒度小且具有二义性,更易识别。因此,提出一种基于实体边界组合的关系抽取方法,通过跳过实体,对实体边界两两组合来进行关系抽取。由于边界性能高于实体性能,所以错误扩散的问题得到了缓解;并且通过特征组合的方法将实体类型特征和位置特征加入模型中,性能得到了进一步提高,再次减轻了错误扩散带来的影响。实验结果表明,所提方法在ACE 2005英文数据集的宏平均F1值优于表格-序列编码器方法8.61个百分点。
关键词
关系抽取
实体识别
级联错误
实体边界组合
特征组合
Keywords
relation extraction
entity recognition
cascading error
entity boundary combination
feature combination
分类号
TP391.1 [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
基于实体边界组合的关系抽取方法
李昊
陈艳平
唐瑞雪
黄瑞章
秦永彬
王国蓉
谭曦
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022
2
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