【摘 要】
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关系抽取作为信息抽取技术的一个重要子任务,为自然语言处理的许多领域提供了必要的技术支持,具有重要的研究意义和应用价值。传统方法通常采用人工标注获取实体关系标注数据集。但是这种方法繁琐昂贵,只能对少量样本进行标注,很难学习到有效的实体关系特征。为此,远程监督方法提出以外部知识库作为监督源,通过知识库中的先验知识自动标注大量句子,有效地避免有监督模型数据集规模过小的问题,成为了关系抽取的研究热点。然而
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关系抽取作为信息抽取技术的一个重要子任务,为自然语言处理的许多领域提供了必要的技术支持,具有重要的研究意义和应用价值。传统方法通常采用人工标注获取实体关系标注数据集。但是这种方法繁琐昂贵,只能对少量样本进行标注,很难学习到有效的实体关系特征。为此,远程监督方法提出以外部知识库作为监督源,通过知识库中的先验知识自动标注大量句子,有效地避免有监督模型数据集规模过小的问题,成为了关系抽取的研究热点。然而,自动标注生成的数据集存在大量的噪声数据,对关系抽取任务的精确度造成了较大的消极影响,所以目前研究重点主要集中在如何减少数据集中的噪声数据。针对以上问题,本文提出了融合预训练语言模型与多层次注意力机制的双向GRU模型ERNIE-BERT-HA-Bi GRU（EBHB）,主要由两部分构成:（1）通过数据分析发现,假正性噪声数据是影响模型性能的关键因素。因此,提出一种基于预训练语言模型ERNIE的远程监督数据集重构降噪策略,通过重构数据集有效地去除句包中的假正性噪声数据。（2）为了获取更深层语义信息,提出使用预训练语言模型BERT对训练集进行外部知识嵌入（embedding）。随后,将知识嵌入输入到双向门控循环单元（Bi-GRU）网络中,以捕获句子中存在的序列特征。更进一步,在Bi-GRU中加入了多层次注意力机制（HA）,同时在词语和句子层面突出数据中表示实体关系的部分。本文在NYT+Freebase远程监督标注数据集上进行了对比和消融实验。实验结果表明,所提出的EBHB模型在各项评价指标上优于大多数主流模型;并且验证了数据集重构降噪策略和先验知识嵌入策略能够有效减少噪音的干扰,提高EBHB的性能。此外,还通过数据集重构案例分析与注意力可视化表示直观地展示了策略的特点和有效性。
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