一种融入约束信息的远程监督关系抽取方法

摘要

一种融入约束信息的远程监督关系抽取方法，涉及自然语言处理技术领域，为了解决基于远程监督的关系抽取中所出现的标签噪声问题和长尾关系问题，采用本申请提出的关系抽取方法，可以通过引入实体类型信息和关系约束信息来丰富关系抽取模型的背景知识，从而有效增强关系抽取模型在噪声环境下的鲁棒性和准确率；另外还可以利用GCN的邻居聚合机制，促进信息在数据丰富的头部关系和数据匮乏的长尾关系之间的传播，从而增强长尾关系的表示学习。本申请能够充分利用约束图中的信息，同时解决远程监督关系抽取中的标签噪声问题和长尾关系问题。