基于多通道卷积神经网的实体关系抽取
本文选题：关系抽取 切入点：卷积神经网 出处：《计算机应用研究》2017年03期
【摘要】：针对实体关系抽取任务中,传统基于统计学习的方法构建特征费时费力、现有深度学习方法依赖单一词向量的表征能力的问题,提出多通道卷积神经网模型。使用不同的词向量将输入语句进行映射,作为模型不同通道的输入,然后使用卷积神经网自动提取特征,通过softmax分类器输出关系类型,完成关系抽取任务。与其他模型相比,该模型可以获取输入语句更丰富的语义信息,自动学习出更具有区分度的特征。在Sem Eval-2010 Task 8数据集上的实验结果表明提出的多通道卷积神经网模型较使用单一词向量的模型更适合处理关系抽取任务。
[Abstract]:In order to solve the problem that the traditional statistical learning method is time-consuming and laborious in entity relation extraction and the existing depth learning methods depend on the representation of a single word vector, a multi-channel convolution neural network model is proposed.The input sentences are mapped by different word vectors as input of different channels of the model. Then the feature is automatically extracted by convolution neural network and the relation type is outputted by softmax classifier to complete the task of relational extraction.Compared with other models, the model can obtain more abundant semantic information of input statements and automatically learn more discriminative features.The experimental results on the Sem Eval-2010 Task 8 dataset show that the proposed multichannel convolution neural network model is more suitable for relation extraction than the one word vector model.
【作者单位】： 中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室;中国科学院电子学研究所;中国科学院大学;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61331017,41501485)
【分类号】：TP391.1;TP183
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