【摘 要】
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知识抽取是构建知识图谱的关键步骤,其研究难点在于理解无结构化的自然语言文本,从中抽取出结构化的关系三元组知识。然而,现有知识抽取方法难以解决复杂语义环境下的关系重叠问题,导致在实际应用中有许多不足之处。为了解决上述问题,本文以一种全新视角来重新审视经典的关系三元组抽取任务。通过对关系三元组的数据似然进行原理性推导,首次提出将关系建模为从主语实体映射到宾语实体的函数,并基于预训练语言模型BERT实现
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知识抽取是构建知识图谱的关键步骤,其研究难点在于理解无结构化的自然语言文本,从中抽取出结构化的关系三元组知识。然而,现有知识抽取方法难以解决复杂语义环境下的关系重叠问题,导致在实际应用中有许多不足之处。为了解决上述问题,本文以一种全新视角来重新审视经典的关系三元组抽取任务。通过对关系三元组的数据似然进行原理性推导,首次提出将关系建模为从主语实体映射到宾语实体的函数,并基于预训练语言模型BERT实现了一个不受关系重叠问题干扰的级联知识抽取框架Cas Rel,为知识图谱研究社区提供了一种高效的知识抽取范式。我们在6个基准数据集上使用多种评价标准验证了所提出方法的有效性与广泛适用性。实验结果显示,我们的方法在多个场景下均大幅改善了关系三元组抽取的性能,尤其在现有方法难以解决的关系重叠问题上取得了令人惊讶的突破性进展,在NYT和Web NLG数据集上分别将当前的最佳水平F1值从72.1%提高到了89.6%、从61.6%提高到了91.8%,能够有效保证在复杂语境下实现高精度知识抽取。本工作中所实现的知识抽取系统已开源,可在https://github.com/weizhepei/Cas Rel公开获取代码。
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