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融合對(duì)抗訓(xùn)練的端到端知識(shí)三元組聯(lián)合抽取
關(guān)鍵詞：知識(shí)圖譜 知識(shí)三元組抽取 對(duì)抗訓(xùn)練 端到端網(wǎng)絡(luò) 標(biāo)注策略
摘要：知識(shí)圖譜作為一種有效表示現(xiàn)實(shí)世界的系統(tǒng)受到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界廣泛關(guān)注,并由于其精準(zhǔn)表示知識(shí)的能力被廣泛應(yīng)用于信息服務(wù)、智慧搜索、自動(dòng)問(wèn)答等上層應(yīng)用.知識(shí)圖譜的核心為三元組形式的實(shí)體和關(guān)系.現(xiàn)有知識(shí)圖譜遠(yuǎn)不足以描述現(xiàn)實(shí)世界,因此,如何通過(guò)實(shí)體關(guān)系抽取方法來(lái)補(bǔ)全或者構(gòu)建新的知識(shí)圖譜顯得至關(guān)重要.傳統(tǒng)流水線式的實(shí)體關(guān)系抽取方法會(huì)導(dǎo)致誤差傳遞,而已有的聯(lián)合抽取沒(méi)有充分考慮命名實(shí)體識(shí)別與關(guān)系抽取之間的聯(lián)系,從而降低抽取效果.針對(duì)上述問(wèn)題,對(duì)知識(shí)三元組抽取方法進(jìn)行了深入研究,提出了一種融合對(duì)抗訓(xùn)練的端到端知識(shí)三元組聯(lián)合抽取方法.首先,采用了一種實(shí)體關(guān)系聯(lián)合標(biāo)注策略,通過(guò)端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抽取文本語(yǔ)義特征,并對(duì)文本進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)注;其次,模型在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中加入自注意力機(jī)制增強(qiáng)對(duì)文本信息的編碼能力,并通過(guò)引入帶偏置項(xiàng)的目標(biāo)函數(shù)提高對(duì)相關(guān)聯(lián)實(shí)體的辨識(shí)能力;最后,模型融合了對(duì)抗訓(xùn)練以提高魯棒性,改進(jìn)抽取效果.在實(shí)驗(yàn)部分,采用4種分析方法和3種評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)模型性能進(jìn)行評(píng)價(jià)分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了模型在知識(shí)抽取上的性能明顯優(yōu)于現(xiàn)有方法.
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