10.3969/j.issn.1000-386x.2021.07.027
基于信息融合标注的实体及关系联合抽取方法
针对目前机器学习方法在化学领域的资源实体及关系抽取任务上召回率低以及高度依赖人工特征工程和领域知识的问题,提出一种基于实体信息及关系信息融合标注的联合抽取方法(Information Fusion Tagging-Joint Model,IFT-Joint).该方法主要从以下两个方面改进:将联合抽取任务转化为序列标注问题,缓解联合抽取中重叠关系的问题;从序列标注的角度出发,提出一种基于BERT(Bidirectional Encoder Representations from Trans-formers)联合抽取模型.通过多组实验表明,在化学领域实体数据集上,IFT-Joint的召回率可达到75％以上,相比于所提到的其他方法效果提升明显,且具有良好的稳定性.
信息融合标注、联合抽取、序列标注、重叠关系、BERT
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TP391(计算技术、计算机技术)
河北省科技厅创新软件设计;公共应用服务平台项目
2021-07-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
159-166
