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采用多尺度注意力机制的远程监督关系抽取

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针对目前大多数关系抽取模型中局部特征以及全局特征利用不充分的缺点,本文提出一种采用多尺度注意力机制的远程监督关系抽取模型.在词语层面,通过在池化层构建权重矩阵来衡量词语与关系的相关程度从而捕捉句子中重要的语义特征;在句子层面,采用注意力机制将预测关系与句子进行相关性比较,获得句子级别的重要信息.模型在NYT数据集上平均准确率达到78％,表明该模型能够有效地利用多尺度特征,并且提高远程关系抽取任务的准确率.

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来源
《第十六届全国计算语言学学术会议暨第五届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会》|2017年|1-7|共7页
会议地点南京
作者
蔡强; 郝佳云; 曹健; 李海生;
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作者单位

中国中文信息学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
远程监督; 关系抽取; 注意力机制;

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