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基于注意力机制与标签嵌入的联合关系抽取方法

首发时间:2020-02-28

于海涛 1   

于海涛(1994-),男,硕士研究生,主要研究方向:大数据与人工智能,自然语言处理,深度学习.

杨杨 1   

杨杨(1981-),女,副教授、博导,主要研究方向:大数据与智能信息处理

  • 1、北京邮电大学网络技术研究院,北京 100876

摘要:实体关系抽取是大数据环境下信息抽取领域的一项关键技术,也是构建大规模知识图谱的基础。在远程监督机制下,基于深度学习模型的关系抽取方法成为目前应用最广泛的技术体系,但是也存在诸如噪声干扰、错误标签与外部信息利用不足等亟待解决的问题。因此,本文提出了一种基于注意力机制与标签嵌入的联合关系抽取方法,设计时间衰减注意力机制缓解噪声与误标注问题,并利用外部实体描述和知识图谱信息建模标签嵌入辅助任务,进一步提高关系抽取算法的性能。实验结果表明,本文设计的联合关系抽取方法在查准率与稳定性等方面均有较显著的提升。

关键词: 关系抽取 远程监督 注意力机制 标签嵌入

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Joint Relation Extraction Method Based on Attention Mechanism and Label Embedding

YU Haitao 1   

于海涛(1994-),男,硕士研究生,主要研究方向:大数据与人工智能,自然语言处理,深度学习.

YANG Yang 1   

杨杨(1981-),女,副教授、博导,主要研究方向:大数据与智能信息处理

  • 1、Institute of Network Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, 100876

Abstract:Entity relation extraction is a key technology in the field of information extraction in the context of big data, and it is also the basis for constructing large-scale knowledge graphs. Under the distant supervision mechanism, the method of relation extraction based on deep learning models has become the most widely used technology system at present, but there are also urgent problems such as noise interference, mislabeling and insufficient use of external information. Therefore, this paper proposes a joint relationship extraction method based on attention mechanism and label embedding. We design a time-decay attention mechanism to alleviate noise and mislabeling problems, and use external entity descriptions and knowledge graph information to model label embedding auxiliary tasks to further improve the performance of the relation extraction algorithm. The experimental results show that the joint relation extraction method designed in this paper has improved significantly in terms of accuracy and stability.

Keywords: relation extraction distant supervision attention mechanism label embedding

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于海涛,杨杨. 基于注意力机制与标签嵌入的联合关系抽取方法[EB/OL]. 北京:中国科技论文在线 [2020-02-28]. http://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/202002-160.

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