【摘 要】
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在如今数据驱动的时代中,如何更好地利用数据创造更多的价值成为了众多学者的研究热点之一。其中,实体关系抽取作为知识抽取任务的关键技术来源,在工业界引起了越来越多的关注。在过去的十年里,实体关系的联合抽取技术已经日趋成熟和完善,但是针对更为复杂的语境,其性能表现却有待提升。本课题在上述研究背景之下,针对重叠实体关系抽取问题展开相关的研究。基于近年来在各个领域表现优异的预训练模型,使用微调的范式在相关数
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在如今数据驱动的时代中,如何更好地利用数据创造更多的价值成为了众多学者的研究热点之一。其中,实体关系抽取作为知识抽取任务的关键技术来源,在工业界引起了越来越多的关注。在过去的十年里,实体关系的联合抽取技术已经日趋成熟和完善,但是针对更为复杂的语境,其性能表现却有待提升。本课题在上述研究背景之下,针对重叠实体关系抽取问题展开相关的研究。基于近年来在各个领域表现优异的预训练模型,使用微调的范式在相关数据集上对模型进行训练。本文采用编码器-解码器架构,并使用非自回归解码器构建了一个实体关系抽取的集合预测网络,其可以并行地解码出所有关系三元组。为了增强三元组内部实体与关系之间的联系,本文创新性地提出了将关系类型的信息融入到实体预测中,进而顺序地解码出关系和实体对。此外,为了进一步提升抽取结果的精度,过滤掉不合理的实体对,提出了一种高效的实体对过滤方法,对三元组中主语和宾语的相关性进行建模。最后,针对上述的各种方法在实体关系抽取数据集NYT和Web NLG上进行了相关的实验。结果表明,本文提出的模型在三元组抽取的F1指标上取得了优异的结果,同时,在实体识别和关系识别两个子任务上的表现相比于已有的研究方法也具有明显的优势。除此之外,对于复杂语境的三元组重叠问题,本文模型同样表现出了全面而准确的抽取能力。
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