【摘 要】
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当前,随着数据以指数形式增长,大量的信息蕴含在其中,如何有效地利用其中的有用信息,从海量文本数据中自动的抽取出有用的信息,更为具体地,如何从文本中抽取出潜在的语义关系元组则成为了关键的问题。关系元组抽取任务就是为了专门研究和解决这一问题而提出的。根据预先定义的关系的种类数目的不同,关系元组抽取任务可以分为单关系元组抽取和多关系元组抽取。在单关系元组抽取任务中,本文以情感原因对的提取为例,针对现有模
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当前,随着数据以指数形式增长,大量的信息蕴含在其中,如何有效地利用其中的有用信息,从海量文本数据中自动的抽取出有用的信息,更为具体地,如何从文本中抽取出潜在的语义关系元组则成为了关键的问题。关系元组抽取任务就是为了专门研究和解决这一问题而提出的。根据预先定义的关系的种类数目的不同,关系元组抽取任务可以分为单关系元组抽取和多关系元组抽取。在单关系元组抽取任务中,本文以情感原因对的提取为例,针对现有模型只建模了从情感到原因或从原因到情感的单向影响,而无法建模情感和原因双向信息交流的问题,提出了交互式循环注意力网络,通过对初步提取的情感和原因进行多次深度的循环交互式的提取,增强了情感和原因在提取过程中的双向影响,实验结果较基线模型提升了4%,是在未使用预训练模型的方法中最优的解决方案。与单关系元组抽取任务不同,多关系元组抽取任务需要识别和提取出(实体,关系,实体)这样的关系三元组,而由于与单关系元组抽取任务提取出来的关系二元组相比,增加了关系这一项,导致多关系元组抽取任务会出现实体与实体之间存在一对多、多对一以及多对多的情况;此外,现有模型多将关系抽取视为关系分类任务,忽略了预先定义的关系之间也存在某些联系。针对上述问题,本文提出了基于阅读理解的多关系元组抽取模型,优雅地将关系这一先验知识融入模型中,并解决了实体对之间存在的无法一一配对问题。实验证明了本文提出的方法的有效性。
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