【摘 要】
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在基于深度学习的属性抽取研究中,注意力机制是常用的模型之一.目前,面向属性抽取的注意力机制存在2个局限性:其一,注意力机制多为自注意力机制,这是一种全局式注意力机制,其
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61672367,61672368,61703293)
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在基于深度学习的属性抽取研究中,注意力机制是常用的模型之一.目前,面向属性抽取的注意力机制存在2个局限性:其一,注意力机制多为自注意力机制,这是一种全局式注意力机制,其将不相关的噪音(距离目标词较远且与之不相关的词)带入注意力向量的计算;其二,目前的注意力机制多为单层注意力机制,注意力一次建模后缺少交互性.针对这2个局限性,提出一种面向属性抽取的类卷积交互式注意力机制.该方法先将目标句输入到双向循环神经网络,借以获得每个词的隐式表达,再经过类卷积交互式注意力机制进行表示学习.类卷积交互式注意力机制分为2层
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