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融合多层注意力机制与双向LSTM的语义关系抽取

周文烨; 刘亮亮; 张再跃 江苏科技大学计算机科学与工程学院; 江苏镇江212003; 上海对外经贸大学统计与信息学院; 上海201620

关键词:位置特征 多层注意力机制 双向lstm 关系抽取 

摘要:关系抽取是构建如知识图谱等上层自然语言处理应用的基础。针对目前大多数关系抽取模型中忽略部分文本局部特征的问题,设计一种结合实体位置特征与多层注意力机制的双向LSTM网络结构。首先根据位置特征扩充字向量特征,并将文本信息向量化,然后将文本向量化信息输入双向LSTM模型,通过多层注意力机制,提高LSTM模型输入与输出之间的相关性,最后通过分类器输出关系获取结果。使用人工标注的百科类语料进行语义关系获取实验,结果表明,改进方法优于传统基于模式匹配的关系获取方法。

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