基于深度学习的中文实体关系抽取方法-中国学术期刊网络出版总库

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基于深度学习的中文实体关系抽取方法

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【英文篇名】	Chinese Entity Relation Extraction Method Based on Deep Learning
【下载频次】	★★★★★
【作者】	孙紫阳; 顾君忠; 杨静;
【英文作者】	SUN Ziyang; GU Junzhong; YANG Jing; Department of Computer Science and Technology; East China Normal University;
【作者单位】	华东师范大学计算机科学技术系;
【文献出处】	计算机工程 , Computer Engineering, 编辑部邮箱 2018年 09期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	关系抽取; 依存分析; 最短依存路径; 长短期记忆网络; 卷积神经网络;
【英文关键词】	relation extraction; dependency analysis; Shortest Dependency Path(SDP); Long Short-Term Memory(LSTM) network; Convolutional Neural Network(CNN);
【摘要】	实体关系抽取技术通过文本内容确定句子中实体对之间的关系类别,但由于中文的语法结构复杂、词义理解多样等因素,其对中文实体关系的分类效果不佳。为此,提出一种基于最短依存路径表示文本的深度学习方法。利用依存分析对语句良好的表示性,配合词性特征,利用长短期记忆(LSTM)网络单元双向结构学习最短依存路径的表示信息,并对LSTM的输出使用卷积神经网络(CNN)训练分类模型。实验结果表明,该方法能够准确地抽取实体关系,其F1值较CNN和Bi-LSTM方法有所提高。
【英文摘要】	Entity relation extraction technology aims to determine the relationship among entity pairs of statements via the text content. Due to the complexity of the grammatical structure,the variety of word meanings and other factors in Chinese,the relationship classification of Chinese entities is very limited. Aiming at this problem,this paper presents a deep learning method expressing texts based on the Shortest Dependency Path( SDP),which makes full use of the dependency analysis to express the statement and wo...
【基金】	国家科技支撑计划项目(2015BAH01F02); 上海市自然科学基金(17ZR1444900)
【更新日期】	2018-09-26
【分类号】	TP391.1;TP181
【正文快照】	0概述随着互联网的普及与发展,网络上时刻产生着大量的信息,如何在信息量爆炸的互联网中准确高效地获得用户所需要的信息成为目前的研究热点。因此,信息抽取技术得到广泛关注。信息抽取主要任务有实体抽取、关系抽取、事件抽取。关系抽取解决了原始文本中目标实体之间的关系分?

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