基于短语级注意力机制的关系抽取方法

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关系抽取是自然语言处理的重要研究内容,是知识图谱构建的关键技术。目前,在神经网络中引入注意力机制进行关系抽取成为主流方法,现有方法一般结合句子单词和实体相关性计算注意力,没有考虑短语和实体关系之间的相关性,并且对实体信息利用不够充分。针对该问题,提出基于短语级注意力机制的关系抽取方法。首先用卷积层对词向量做卷积,以滑动窗口的方式得到短语级的向量表示,然后利用短语与实体关系之间的相关性计算注意力。为了使实体信息利用更充分,用卷积层和池化层分别提取实体短语的深度特征表示,并引入TransE的思想表示两个实体关
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