基于复述与多信息融合的关系抽取方法研究

发布时间：2025-05-01 11:06

　　实体关系抽取旨在从大规模语料中抽取给定实体之间的语义关系,是知识库构建和智能问答等自然语言技术的重要基础。复述是指自然语言中的同质异构现象,用以描述语义相近但语法结构不同的句子。本文结合复述识别的相关技术,针对关系抽取语料缺乏和关系表征模型信息量不足的问题作出以下优化:(1)基于复述约束的远程监督关系抽取针对实体关系抽取训练语料匮乏的问题,本文提出一种基于复述约束的远程监督关系抽取。首先通过远程监督方法扩展语料,在此基础上引入关系类型的定义,以定义语句作为关系类型的语义约束,利用复述识别方法,判定扩展样本与定义语句之间是否存在复述关系,从而对不满足复述关系的样本进行过滤。实验证明该方法优于现有前沿的监督学习模型性能,并在一定程度上缓解了远程监督带来的噪声影响。(2)融合多粒度信息的关系表征模型针对传统关系抽取模型中的错误累积,以及现有深度学习模型在表征能力上不足的问题,本文提出一种融合多粒度信息的卷积循环神经网络模型。该模型综合利用卷积神经网络抽取多粒度局部特征的优势和循环神经网络捕获序列信息的能力。同时,通过注意力机制、逐元素最大池化等多种融合策略对多粒度特征进行融合。实验证明,该方法...

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图３－１方法整体流程图??３．２．１基于远程监督?

基于复述与多信息融合的关系抽取方法研究?第三章基于复述约束的远程监督关系抽取??３．２算法简介??本文以远程监督的语料生成方法为基础，通过复述识别模型度量扩充语料和关系??类型定义的语义相似度，从而对远程监督的结果进行优化。本文方法框架如图３－１所??示，首先通过远程监督方法链接....

图３－２维基百科页面的丨ｎｆｏ?

第三章基于复述约束的远程监替关系抽取?基于复述与多信总融合的关系抽取方法研究??作为知识库，将维基百科页面下的文本描述内容以及纽约时报的新闻语料作为外部语??料库，用于生成样本。下面将具体介绍两种资源以及远程监督方法的具体实现。??图３－２显示了维基百科中关于实体“Ｍｆｃｍｓｑ／....

图３－４样本过滤算法流程??但是，通过上述方法组织训练样本会使得正负例样本严重失衡，因为除了样本自??

。??本文提出的基于复述约束的样本过滤模型，将生成样本是否满足关系类型定义作??为分类目标。因此，本文将远程监督的生成样本和关系类型定义进行组合，作为基于??复述约束的样本过滤模型的分类对象。在训练过程中，通过组合人Ｔ：标注样本和关系??类型定义生成训练样本。具体地，本文随机采样....

图４－１?ＣＲＮＮ模型框架??４．２．１框架概述??本章的模型框架主要由四部分构成，分别是输入序列表示、卷积层、聚合层和循??

基于复述与多信总融合的关系抽取方法研宄?第四章融合多粒度信息的关系表征模型??？探宄了多种聚合策略对信息融合的效果。??本章的组织如下：第二节介绍模型的框架和内部各模块策略，第三节给出实验设??置、实验结果和分析。??４．２算法简介??本章的关系抽取模型主要包括如下三部分：卷积层....

本文编号：4042173