【摘 要】
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随着物联网技术的飞速发展,互联网的用户们每时每刻都在创造着海量的网络信息。如何快速的从海量信息中获得需要的内容,这就要使用信息抽取技术。信息抽取技术把非结构化文本数据转化为结构化文本数据,便于用户存储与分析。在信息抽取的全过程中,命名实体识别和关系抽取是十分重要的环节。实际上,命名实体识别就是对人物名称、位置名称以及机构名称进行识别的过程。关系抽取则是以三元组的形式表示实体之间的联系。在深度学习快
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随着物联网技术的飞速发展,互联网的用户们每时每刻都在创造着海量的网络信息。如何快速的从海量信息中获得需要的内容,这就要使用信息抽取技术。信息抽取技术把非结构化文本数据转化为结构化文本数据,便于用户存储与分析。在信息抽取的全过程中,命名实体识别和关系抽取是十分重要的环节。实际上,命名实体识别就是对人物名称、位置名称以及机构名称进行识别的过程。关系抽取则是以三元组的形式表示实体之间的联系。在深度学习快速发展的今天,许多学者开始采用基于深度学习的方法来处理信息抽取的问题,并获得了良好的效果。由于神经网络具有特征学习的能力,因此可以避免传统方法中采用人工对特征进行定义这样比较复杂耗时的过程。本文将提出两种新型网络模型分别用于中文实体识别与关系抽取任务,这两种新型网络模式是通过对原有模型进行改进,提高它们的模型识别效果,使其在中文信息抽取中得到更好地应用。在中文命名实体识别任务中采用BiLattice-LSTM-Self ATT模型,通过使用BiLatticeLSTM方法对中文文本进行语义编码,从而有效地解决实体识别过程中出现的分词错误问题,接着利用注意力机制对语义编码进行加权运算,最后使用条件随机场对语义进行解码,完成命名实体识别任务。实验结果表明本文提出的命名实体识别模型优于现有的方法,该方法在数据集上的准确率为94.51%,召回率达为93.13%,F1值为93.81%。在人物关系抽取任务中采用DP-BIGRU-ATT模型,该模型添加了实体标注与依存关系等信息作为外部语义特征,从而增强输入的文本序列的语义关系方面信息。并在该模型中添加了注意力机制,将注意力放在对人物关系抽取影响比较大的地方。最后,利用Softmax函数对关系进行预测,结果显示本文提出的人物关系抽取模型优于现有的方法,该方法的准确率为90.61%,召回率为63.54%,F1值为74.70%。
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