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
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| Series: | 智能科学与技术学报 |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://www.infocomm-journal.com/znkx/CN/abstract/abstract172026.shtml |