基于上下文语义增强的实体关系联合抽取

雷景生; 剌凯俊; 杨胜英; 吴怡

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基于上下文语义增强的实体关系联合抽取

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基于span的联合抽取模型在实体和关系抽取(RE)任务中共享实体span的语义表示,能有效降低流水线模型带来的级联误差,但现有模型无法充分地将上下文信息融入实体和关系的表示中。针对上述问题,提出一个基于上下文语义增强的实体关系联合抽取(JERCE)模型。首先通过对比学习的方法获取句子级文本和实体间文本的语义特征表示;然后,将该表示加入实体和关系的表示中,对实体关系进行联合预测;最后,动态调整两个任务的损失以使联合模型的整体性能最优化。在公共数据集CoNLL04、ADE和ACE05上进行实验,结果显示JERCE模型与触发器感知记忆流框架(TriMF)相比,实体识别F1值分别提升了1.04、0.13和2.12个百分点,RE的F1值则分别提升了1.19、1.14和0.44个百分点。实验结果表明,JERCE模型可以充分获取上下文中的语义信息。

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来源
《计算机应用》 |2023年第5期|1438-1444|共7页
作者
雷景生; 剌凯俊; 杨胜英; 吴怡;
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作者单位

浙江科技学院信息与电子工程学院;

浙江省肿瘤医院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;文字信息处理;
关键词
命名实体识别; 关系抽取; 对比学习; 文本span; 加权损失;

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