【摘 要】
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现有实体关系联合抽取方法未充分考虑中文句子中实体关系的复杂结构特征,为此,提出一种基于图卷积神经网络(GCN)的中文实体关系联合抽取方法.在双向长短时记忆网络抽取序列特征的基础上,利用GCN编码依存分析结果中的语法结构信息,借鉴改进的实体标注策略构建端到端的中文实体关系联合抽取模型.实验结果表明,该方法的F值可达61.4％,相比LSTM-LSTM模型提高了4.1％,GCN能有效编码文本的先验词间关系并提升实体关系抽取性能.
【机 构】
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中国科学院上海高等研究院 碳数据与碳评估研究中心,上海 201210;中国科学院大学,北京 100049;中国科学院低碳转化科学与工程重点实验室,上海 201210;中国科学院上海高等研究院 碳数据与
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现有实体关系联合抽取方法未充分考虑中文句子中实体关系的复杂结构特征,为此,提出一种基于图卷积神经网络(GCN)的中文实体关系联合抽取方法.在双向长短时记忆网络抽取序列特征的基础上,利用GCN编码依存分析结果中的语法结构信息,借鉴改进的实体标注策略构建端到端的中文实体关系联合抽取模型.实验结果表明,该方法的F值可达61.4％,相比LSTM-LSTM模型提高了4.1％,GCN能有效编码文本的先验词间关系并提升实体关系抽取性能.
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