摘 要: | 实体关系抽取是实现海量文本数据知识化、自动构建大规模知识图谱的关键技术。考虑到头尾实体信息对关系抽取有重要影响,该文采用注意力机制将实体对信息融合到关系抽取过程中,提出了基于实体对注意力机制的实体关系联合抽取模型(EPSA)。首先,使用双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)结合条件随机场(CRF)完成实体的识别;其次,将抽取的实体配对,信息融合成统一的嵌入式表示形式,用于计算句子中各词的注意力值;然后,使用基于实体对注意力机制的句子编码模块得到句子表示,再利用显式融合实体对的信息得到增强型句子表示;最后,通过分类方式完成实体关系的抽取。在公开数据集NYT和WebNLG上对提出的EPSA模型进行评估,实现结果表明,与目前主流联合抽取模型相比,EPSA模型在F1值上均得到提升,分别达到84.5%和88.5%,并解决了单一实体重叠问题。
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