中文重叠关系抽取的动态分层级联标记模型

作者：张利; 张欢欢^*; 袁玉波

来源：华东理工大学学报, 2023, 1-9.

DOI：10.14135/j.cnki.1006-3080.20230221001

• 文本挖掘
• 中文重叠关系抽取
• 动态字词融合
• 预训练语言模型
• gated机制
• 局部自注意力机制

构建了动态分层级联标记中文重叠关系抽取模型（RWG-LSA）。首先基于预训练语言模型和gated机制构建了动态字词融合特征学习模型（RWG），有效避免了主体标记模块的特征缺失和无法并行计算等问题；其次引入动态权局部自注意力（LSA），自主学习到主体层面的语义特征；最后在有效融合了输入序列的全局和主体局部特征的基础上，实现RWG-LSA模型对文本中实体对和关系的抽取。在SKE中文数据集上的实验表明，本模型对重叠关系抽取有显著效果，F1值达到了82.44%。

• 单位
  华东理工大学