Attention-based bidirectional long short-term memory networks for relation classification提出了一种基于BiLSTM的关系抽取注意机制。该方法使用BiLSTM对实体上下文语义信息进行编码,并利用注意力机制计算每个词对句子的贡献权重,得到句子向量进行分类。Bidirectional lstm with attention mechanism and convolutional layer for ...
文本分类法:输入文本context、首实体head entity和尾实体tail entity的位置，进行关系识别。关系和尾实体绑定...
当然可以，在原来模型再加一个关系抽取头，这是个多目标优化问题。难度在于结构设计和模型调优，还有万恶...
并通过语义表示特征形成句子向量、实体向量表示以及约束信息向量表示;构建了一种关键词组提取网络,采用多窗口CNN获取句子中多粒度词组特征并采用逐元最大池化筛选出关键词组特征;使用自注意力机制和BiLSTM‑Attention对关键词组特征进行筛选和全局感知,形成用于分类的整体特征;利用全连接层和Softmax分类函数进行分类处理...
岳琪等将深度学习与知识图谱相结合,提出一种基于改进BERT和双向RNN的模型用于林业实体识别和实体关系抽取[17]。姜同强等通过BERT层进行字向量预训练,根据上下文语义生成字向量,字向量序列输入BiLSTM层和Attention层提取语义特征,再通过CRF层预测并输出字的最优标签序列,最终得到食品案件纠纷裁判文书中的实体[18]。杜琳等...
CoVe首先在翻译标注数据上预训练encoder2decoder模型。其中的encoder模块使用的是BiLSTM。训练好的encoder,就可以作为特征抽取器,获得任意句子中每个token的带背景词向量: 使用的时候,只要把 和 拼接起来就行。 论文作者在分类和匹配下游任务对CoVe的效果做过验证,效果肯定是有一些提升了,但提升也不是很明显。
BERT是一种基于Transformer架构的预训练语言模型,可以学习到单词之间的上下文关系,从而为每个单词生成一个向量表示。通过这种方式,我们可以得到每个词汇在语义上的表示,为后续的术语抽取任务奠定基础。 基于BERT词嵌入的结果,本文构建了一个双向长短时记忆网络(BiLSTM)和条件随机场(CRF)相结合的模型。BiLSTM用于捕捉文本...
首先,通过融合BiLSTM神经网络和注意力机制的BERT古文预训练模型(BERT-ancientChinese pre-trained model integrated BiLSTM neural network and attention mechanism, BACBA),识别出句中所有的subject实体和object实体,为关系和object实体联合抽取提供依据.接下来,将subject实体的归一化编码向量与整个句子的嵌入向量相加,以更...
Attention一般用在CNN和LSTM上,也有纯Attention结构的Transformer。 CNN提取的是局部的信息,忽略了长距离的依赖,在文本任务上的编码能力不如LSTM,但是因为卷积提取特征是相互独立的,所以有良好的并行能力。 LSTM能够很好的捕捉长距离的依赖,但是是单方向的,BiLSTM也只是从左右两个方向编码,然后做一个拼接。而且LSTM是串...
Fasttext -> TextCNN -> DPCNN -> TextRCNN -> TextBiLSTM+Attention -> HAN -> Transformer -> BERT 从预训练网络模型角度来说,地位大致如下:(像较于预训练模型,预训练词向量现在已经被淘汰了) ELMo -> ERNIE -> GPT -> BERT -> XLNet ...