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公开(公告)号：CN114757192A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210341776.4
申请日：2022-04-02
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/205 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于计算机自然语言处理技术领域，具体为一种融合注意力机制和片段排列的实体关系联合抽取方法。该方法的步骤包括：输入文本，将输入的文本转化为词向量；基于片段排列的方式枚举所有可能的候选片段；将所有的候选片段输入到注意力机制的神经网络模型，根据注意力得分进行剪枝，来减少实体负样本的数量；进行命名实体识别和关系抽取。本发明基于片段排列的方式，能够枚举所有可能的片段，选择的每一个片段都是独立的，可以直接提取片段级别的特征去解决重叠实体问题。同时，针对实体负样本数量过多的问题，本发明加入了注意力机制，根据注意力的得分，可以有效地删除部分负样本以提高实体关系联合抽取的性能。
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