(1)提出了一个新颖的基于GAT的联合实体关系抽取框架——RCRel。在该框架中考虑了显式关系和隐式关系抽取。使用GAT对关系语义空间进行建模,并自适应地发掘关系相关性,以提高关系三元组抽取的性能。此外,将由不同的关系子空间组成的关系语义空间与GAT集成,并且将主宾实体对映射到所有关系子空间中以进行关系预测,从而可...
1.1 实体关系联合抽取 实体关系抽取任务:提取具有语义关系的实体对,即三元组; 是信息提取的中心任务,需要从非结构化文本自动构建知识 。 实体关系抽取目前两种常见解决方案 Pipeline:早期的信息抽取将实体抽取和关系抽取看作两个独立的任务,这样的串联模型在建模上相对更简单。但这将实体识别和关系抽取当作两个...
关系抽取就是从句子中抽出这样的三元组。 1.2 关系抽取方法 早期的方法主要是Pipeline 方式,首先识别句子中的所有实体,然后判断每对实体对之间的关系。这种方法的主要问题是,早期的错误在后期不能得到纠正,导致错误累积。 后来提出联合抽取方法,同时抽取实体和关系。包括一些基于特征的模型和基于神经网络的模型。由于神经...
模型并将其应用到实体关系联合抽取中. 实体关系抽取在近些年虽然得到长足发展,但是当前大量研究忽略了句中三元组存在很多关系重叠的现象,在这种情况下,现阶段大量以深度学习为基础的模型和以传统特征工程为基础的实体关系抽取模型,并不能完全抽取到目标文本所含的全部实体关系三元组.Zeng等人[11]根据句中实体关系三元组...
一、实体和关系联合抽取方法 (一)基于参数共享的联合抽取模型 1、嵌入层:基于随机初始化或者加载预训练好的字、词向量矩阵的方式,将输入的文本转化为向量形式。 2、共享编码层:使用能够提取更丰富上下文表征的模型,从嵌入层输出的向量中获取语法、句法等特征作为后续实体识别、关系抽取任务的语义编码。
因此,近年来有许多工作都考虑将实体识别与关系抽取任务进行联合建模,这种 end-to-end 的模型直觉上会有更优的效果。 实体关系联合抽取 Model 1: End-to-End Relation Extraction using LSTMs on Sequences and Tree Structures 该论文是经典的 end-to-end 实体关系联合抽取模型,在此之前,联合抽取模型通常都是基于...
关系抽取乍看之下是三元组(即subject,predicate,object)的抽取,但落到具体实现上,它实际是“五元组”的抽取,其中分别是的首、尾位置,而则分别是的首、尾位置。 从概率图的角度来看,我们可以这样构建模型: 1. 设计一个五元组的打分函数; 2. 训练时让标注的五元组,其余五元组则; ...
1、针对流水线模型忽略两个子任务内在依赖的问题,提出了一种融合子句信息的联合抽取模型。模型基于参数共享的方法,使用预训练语言模型 BERT 作为实体识别和关系抽取的共享编码层,来建立两个子任务之间的联系,并且通过将实体对编码信息与子句信息相结合,提高了关系分类的性能。模型在 CoNLL04 数据集上实体识别和关系抽取...
本文结合了词向量,词性标注,依存句法特征用双向LSTM模型和句法依存树来进行实体识别和实体关系抽取。 首先是用双向LSTM进行实体识别,然后再由RNN的输出加上句子的依存关系训练一颗依存句法树来进行关系分类。LSTM上面是一个全连接层和softmax层,但是在通过了LSTM之后的实体预测时,他用了一点小技巧,直接把实体预测的结果...
基于关系图的实体关系联合抽取 信息。 4.1 1st-phase Prediction 为了考虑到顺序和区域的依赖信息,我们首先通过Bi-RNN抽取顺序依赖特征,然后使用Bi-GCN进一步抽取区域依赖特征,最后我们就可以预测实体和...softmax,得到每种关系的概率,关系预测的loss为 : 4.2 2nd-phase Prediction 第一阶段抽取的实体和关系是没有考...