融合句法依存树注意力的关系抽取研究  

作　　者：张翠[1] 周茂杰[2] 杨志清[1] 

机构地区：[1]桂林理工大学博文管理学院 [2]桂林理工大学

出　　处：《广东通信技术》2020年第10期43-47,71,共6页Guangdong Communication Technology

基　　金：广西中青年教师基础能力提升项目(2018KY0250);广西科技计划项目(桂科AB17195028);桂林市科学技术研究开发项目(20170220);2018年广西民办高校重点支持建设专业项目。

摘　　要：在基于机器学习的关系抽取方法中,句法依存树通常被当文本的一个输入特征进行训练,获得相应的权值,对关系的预测起作用。这种方法可以在语义特征中加入句法特征,但是两类特征没有进行有效融合,句法依存特征的作用不明显。通过句法依存树分析,构建依存树的图表示,用图表示矩阵计算注意力因子,利用双向长短记忆网络训练文本的语义特征,最后加入语义特征与注意力权重,实现实体关系抽取。通过在SemEval task8语料库上进行实验分析,文本的算法可以有效提升实体关系抽取效果。

关 键 词：关系抽取 句法依存 注意力 融合 

分 类 号：TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术]