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基于潜层关系增强的实体和关系联合抽取: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2024年第6期45卷 1780-1788页; 作者：王鹏刘小明杨关刘杰刘阳中原工学院计算机学院河南郑州450007 中原工学院河南省网络舆情监测与智能分析重点实验室河南郑州450007 北方工业大学信息学院北京100144 国家语委中国语言智能研究中心北京102206 西安电子科技大学通信工程学院陕西西安710071; 为充分发掘文本序列中潜层语义关系信息,提出一种实体和关系联合抽取的潜层关系增强模型SREM(text subtext relationship enhancement model)。在潜层关系表示层利用结构化对齐的方式,获取并保持文本序列中的语义信息结构。在融合注意...; 为充分发掘文本序列中潜层语义关系信息,提出一种实体和关系联合抽取的潜层关系增强模型SREM(text subtext relationship enhancement model)。在潜层关系表示层利用结构化对齐的方式,获取并保持文本序列中的语义信息结构。在融合注意力机制的关系网络层中对数据进行建模,提高模型对文本词汇间关系信息的捕获能力。结合注意力机制获取细粒度语义信息,对上下文信息进行选择过滤。实验结果表明,在数据集NYT和WebNLG上取得的F1值分别为92.40%和92.52%,验证了模型的有效性。; 来源：详细信息评论

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