【摘 要】
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随着信息技术的快速发展,金融行业与互联网的联系日益紧密,使得金融领域产生了海量的非结构化文本。关系抽取技术能有效提取金融文本中实体对的关系信息,是构建金融知识图谱的重要环节。有监督关系抽取方法依赖于大量人工标注的数据,而在金融领域由于标注问题缺乏相关数据集,因此研究无监督关系抽取方法对于构建金融知识图谱具有重要意义。而金融文本中存在句式结构复杂、领域词汇多、实体名称长等特点,使得面向金融文本的关系
【基金项目】
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国家科技创新2030-重大项目中亿级节点时序图谱实时智能分析关键技术与系统中的金融知识图谱构建子任务,项目编号:2020AAA01085；
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随着信息技术的快速发展,金融行业与互联网的联系日益紧密,使得金融领域产生了海量的非结构化文本。关系抽取技术能有效提取金融文本中实体对的关系信息,是构建金融知识图谱的重要环节。有监督关系抽取方法依赖于大量人工标注的数据,而在金融领域由于标注问题缺乏相关数据集,因此研究无监督关系抽取方法对于构建金融知识图谱具有重要意义。而金融文本中存在句式结构复杂、领域词汇多、实体名称长等特点,使得面向金融文本的关系抽取方法在特征提取方面存在一些问题。针对金融文本中句式复杂的问题,设计了一种基于预训练语言模型的特征提取方法,利用自注意力机制捕获金融文本中的长依赖信息,从而构建出含有丰富语义特征的输入向量。针对金融文本中实体过长导致特征信息稀释的问题,提出了一种特征融合方法来增强金融实体的有效特征。设计了一种实体重构任务用于无监督关系抽取模型训练,同时提出了一种结合均匀分布正则项的重构损失函数来平衡关系分类器的输出,有效提升了模型的表现效果。为评估方法在金融文本上的性能,自行设计并构建了一种金融领域的关系抽取数据集。为验证提出方法的有效性,首先在英文通用领域数据集NYT-FB上进行性能评估,指标~3的F1分数（F1 Score）和V测度（V-measure）分别达到42.3%和40.6%,分别超出基线模型2.9%和1.9%。其次在中文金融文本数据集FCAR上进行性能评估,指标~3的F1分数和V-measure以及调整兰德系数（Adjusted Rand Index,ARI）分别达到42.9%、38.0%和31.9%,分别超出基线模型18.8%、23.7%和23.5%,表明了提出方法面向金融文本的优越性。
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