基于多级注意力融合机制的藏文实体关系抽取
与中英文相比,藏文实体关系训练语料规模较小,传统有监督的学习方法难以获得较高的准确率。针对基于远程监督的实体关系抽取存在错误标记的问题,利用远程监督方法将知识库与文本对齐,构建藏文实体关系抽取的数据集,提出一个基于多级注意力融合机制的藏文实体关系抽取模型。在词级别引入自注意力机制来提取单词的内部特征,在句子级别引入注意力机制为每个实例分配权重,从而充分利用包含信息的句子,减少噪声实例的权重。同时引入联合评分函数,修正远程监督的错误标签,并将神经网络与支持向量机结合,实现藏文实体关系分类。实验结果表明,提出的模型有效提高了藏文实体关系抽取的准确率,且优于基线模型效果。...
Main Authors: | , , |
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Format: | Article |
Language: | zho |
Published: |
POSTS&TELECOM PRESS Co., LTD
2021-12-01
|
Series: | 智能科学与技术学报 |
Subjects: | |
Online Access: | http://www.infocomm-journal.com/znkx/CN/abstract/abstract172026.shtml |
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author | 王丽客 孙媛 刘思思 |
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description | 与中英文相比,藏文实体关系训练语料规模较小,传统有监督的学习方法难以获得较高的准确率。针对基于远程监督的实体关系抽取存在错误标记的问题,利用远程监督方法将知识库与文本对齐,构建藏文实体关系抽取的数据集,提出一个基于多级注意力融合机制的藏文实体关系抽取模型。在词级别引入自注意力机制来提取单词的内部特征,在句子级别引入注意力机制为每个实例分配权重,从而充分利用包含信息的句子,减少噪声实例的权重。同时引入联合评分函数,修正远程监督的错误标签,并将神经网络与支持向量机结合,实现藏文实体关系分类。实验结果表明,提出的模型有效提高了藏文实体关系抽取的准确率,且优于基线模型效果。 |
first_indexed | 2024-04-10T22:30:00Z |
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institution | Directory Open Access Journal |
issn | 2096-6652 |
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