【摘 要】
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实体关系抽取技术能够自动化地从海量无结构文本中抽取信息,构建大规模知识图谱,丰富现有知识图谱的内容,为知识图谱推理和应用提供支持。目前级联式的实体关系抽取技术已经
【机 构】
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同济大学电子与信息工程学院,上海国际港务（集团）股份有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.72071145),国家重点研发计划资助项目(No.2019YFB1704402)。
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实体关系抽取技术能够自动化地从海量无结构文本中抽取信息,构建大规模知识图谱,丰富现有知识图谱的内容,为知识图谱推理和应用提供支持。目前级联式的实体关系抽取技术已经取得了不错的成绩,但其在主体的向量表示和指针网络解码上存在不足。针对主体向量表示问题,提出利用注意力机制和掩码机制生成主体向量的方法。另外,针对指针网络中因遗漏标注而解码出过长实体的问题,提出引入实体序列标记任务,辅助指针网络解码实体。在大规模实体关系数据集DuIE2.0上进行实验验证得出,相较于先前模型,所提方法取得了0.88%的提升。
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