【摘 要】
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在信息抽取过程中,无法被判别的回指易造成信息抽取不完整的情况,这种指代关系可通过分析当前语境下的指代部分、被指代部分、周围的信息及原文内容生成的唯一判别信息进行判
【机 构】
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中国科学院大学计算机科学与技术学院,中国科学院沈阳计算技术研究所研究生部,中国地质图书馆信息技术研究中心
【基金项目】
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国土资源部大数据科研专项(201511079-3)
论文部分内容阅读
在信息抽取过程中,无法被判别的回指易造成信息抽取不完整的情况,这种指代关系可通过分析当前语境下的指代部分、被指代部分、周围的信息及原文内容生成的唯一判别信息进行判断。为此,构建一个多层注意力机制模型,在不同层次上对上述信息进行基于注意力机制的概率计算,利用最终结果判别回指关系是否成立。在指代部分与被指代部分向量化后,通过2个注意力层上的4次概率计算,使每一个训练结果在判别之前都具有唯一性。在OntoNotes 5.0数据集上的实验结果表明,该模型F值在显性指代和零指代均存在的条件下为70.1%,在存在零指
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