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一种自动构建数据集的实体关系抽取方法

         
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近年来,知识图谱领域中实体关系抽取技术得到快速发展,其准确性也大幅提升.然而,大部分文献都没有提供能够反映其内容的、直观的数据结构.依靠人工阅读文本产生实体、关系的方法,在多源、海量文档数据的今天越来越不能满足实际应用的需求,因此提出一种抽取文本中实体关系的方法.该方法基于哈工大语言技术平台(Language Technology Plantform,LTP)和双向编码器(Bidirectional Encoder Representations from Transformer,BERT)模型,可对文本内容实现自动化解析,解决了数据集生成难的问题.此外,通过对BERT模型的优化调整,解决了以往实体关系的抽取需依赖大量资源计算的问题.

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