【摘 要】
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无结构化文本中蕴含丰富的命名实体以及关系信息,如何快速且准确地从文本中抽取这些语义信息是自然语言处理领域的基础任务,可以为知识图谱构建、信息检索等下游任务提供数据支撑。联合实体关系抽取旨在从文本中同时抽取所蕴含的实体关系三元组,因其较好解决了流水线框架存在的错误传播和忽视任务依赖问题,已受到研究人员广泛关注。目前联合实体关系抽取研究主要存在以下挑战:（1）长距离实体关系难以识别。由于梯度消失等问题
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无结构化文本中蕴含丰富的命名实体以及关系信息,如何快速且准确地从文本中抽取这些语义信息是自然语言处理领域的基础任务,可以为知识图谱构建、信息检索等下游任务提供数据支撑。联合实体关系抽取旨在从文本中同时抽取所蕴含的实体关系三元组,因其较好解决了流水线框架存在的错误传播和忽视任务依赖问题,已受到研究人员广泛关注。目前联合实体关系抽取研究主要存在以下挑战:（1）长距离实体关系难以识别。由于梯度消失等问题,长距离实体之间的关系难以获取。（2）关系方向性难以获取。在抽取关系时应正确分配第一个实体和第二个实体。（3）覆盖关系难以抽取。由于覆盖关系之间存在推理,如何利用推理信息是解决覆盖关系抽取问题的关键。针对以上挑战,本文基于图卷积神经网络提出了两种联合实体关系抽取模型,主要的工作如下:（1）针对长距离实体关系识别以及关系方向性获取的问题,提出一种基于剪枝依存树图卷积的联合实体关系抽取模型。该模型由两部分构成:序列层和图卷积神经网络层。序列层用于抽取实体;图卷积神经网络层用于抽取关系。为使模型具有获取关系方向性的能力,模型依次拼接两个实体和句子语义特征。为解决长距离实体问题,模型采用以路径为中心的剪枝策略修剪句法依存树。最后,通过在NYT数据集上进行实验验证模型有效性。（2）针对覆盖关系抽取问题,提出一种基于关系感知图卷积的联合实体关系抽取模型。该模型将联合抽取分为两个子任务:检测实体跨度以及同时识别实体关系类型。为了获取覆盖关系三元组之间的推理信息,本文提出了关系感知注意机制获得两个实体跨度之间的关系特征,并且根据实体跨度以及关系特征构建一幅全连接图。此外,为了在编码节点特征时能同时利用相邻节点特征和边信息,本文对原始图卷积神经网络进行了改进。最后,在NYT和Web NLG数据集进行的实验结果说明所提出模型的效果。
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