【摘 要】
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关系体抽取,即实体关系抽取,常用于问答系统和知识图谱构建等应用,是信息抽取领域中基础且重要的环节。本文主要讲述了结合ResNet、RNN以及Attention机制去完成关系体抽取任务。就目前而言,很多有效的实验普遍仅使用CNN作为encoder,经过多层卷积操作后,对池化的结果进行softmax分类。而本文使用RNN,并结合Attention机制对最后的结果做分类。在这个任务上很少有人将两者结合起
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关系体抽取,即实体关系抽取,常用于问答系统和知识图谱构建等应用,是信息抽取领域中基础且重要的环节。本文主要讲述了结合ResNet、RNN以及Attention机制去完成关系体抽取任务。就目前而言,很多有效的实验普遍仅使用CNN作为encoder,经过多层卷积操作后,对池化的结果进行softmax分类。而本文使用RNN,并结合Attention机制对最后的结果做分类。在这个任务上很少有人将两者结合起来去做关系体抽取任务。本文模型用RNN结合Attention对卷积后的结果进行处理,而不是使用卷积神经网络的最大池化。此模型提高了使用深层CNN在远程监督的关系体抽取任务上的表现。有论文指出在完全监督的数据集Sem Eval-task8上使用RNN接卷积操作是有效果的,而在远程监督的数据集上受大量噪声影响,模型的效果并不尽人意。在本文实验中,结合ResNet残差块的特性,将残差块和RNN以及A ttention机制同时用于远程监督的关系体抽取当中去。最终,在NYT-Freebase数据集上获得的表现比使用单一模型ResNet的更要好。本文主要的贡献如下:(1)在弱监督关系体抽取考虑使用复合模型,结合ResNet和RNN去对数据中的噪声进行处理。(2)使用复合模型相比使用单一模型取得了更好的实验表现最终结果和PCNN+ATT齐平。(3)本文提出结合ResNet和RNN以及Attention机制的模型可以很轻易的迁移应用到其他NLP任务中。
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