【摘 要】
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为了解决传统人物关系抽取方法中特征选择困难及不全的问题,本文拟提出一种基于双向长短时记忆网络的人物关系抽取方法(Character Relationship Extraction Method based on
【基金项目】
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安徽高校拔尖人才培育项目(gxbjZD15),安徽省自然科学基金面上项目(1908085MF189)
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为了解决传统人物关系抽取方法中特征选择困难及不全的问题,本文拟提出一种基于双向长短时记忆网络的人物关系抽取方法(Character Relationship Extraction Method based on BiLSTM,CRE-BiLSTM)。首先选取了基于CBOW的Word2vec模型训练词向量,并完成了对互动百科数据集词向量的转化工作。然后使用BiLSTM神经网络获取更为完整的上下文特征信息,从而提取出文本深度词向量特征。最后通过基于Softmax函数分类器对人物关系抽取进行分类。实验结果显示,
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