【摘 要】
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关系抽取任务旨在从文本中抽取实体对之间的关系，是当前自然语言处理领域的热门方向之一。针对中文人物关系抽取语料中语法结构复杂，无法有效学习文本语义特征的问题，提出一个基于预训练和多层次信息的中文人物关系抽取模型（CCREPMI）。模型首先利用预训练模型较强的语义表征能力生成词向量，并将原始句子分成句子层次、实体层次和实体邻近层次分别进行特征提取，最终融合句子结构特征、实体含义和实体与邻近词的依赖关系
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关系抽取任务旨在从文本中抽取实体对之间的关系，是当前自然语言处理领域的热门方向之一。针对中文人物关系抽取语料中语法结构复杂，无法有效学习文本语义特征的问题，提出一个基于预训练和多层次信息的中文人物关系抽取模型（CCREPMI）。模型首先利用预训练模型较强的语义表征能力生成词向量，并将原始句子分成句子层次、实体层次和实体邻近层次分别进行特征提取，最终融合句子结构特征、实体含义和实体与邻近词的依赖关系等信息进行关系分类预测。在中文人物关系数据集上的实验结果表明，该模型准确率达到81.5%，召回率达到82
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