基于多特征融合的新疆旅游领域关系抽取研究

作者：骆铭; 古丽拉·阿东别克^*; 马雅静; 陈赟

来源：东北师大学报(自然科学版), 2023, 55(01): 88-96.

DOI：10.16163/j.cnki.dslkxb202111120002

• 新疆旅游领域
• 关系抽取
• Bi-LSTM
• CNN
• Attentive-pooling

通过结合2 738个领域词汇组成的词典对新疆旅游领域语料进行预处理操作，对文本信息进行实体关系抽取研究，提出基于旅游领域的词典信息，融合多级特征的Bi-LSTM、CNN和Attention机制的领域级关系抽取模型.该模型首先使用预训练模型生成含较强的语义表征能力的词向量；再使用Bi-LSTM获取更好的语义信息和词向量拼接以捕获长距离的语义特征；用CNN进行特征提取，加强局部特征的学习，并使用注意力池化层(Attentive-pooling)用以强化特征的表达；最后通过Softmax完成关系抽取任务.结果表明：该模型在SemEval-2010 Task 8公开数据集中F1值达到83.46%,证明了其有效性.且模型在新疆旅游领域语料的关系抽取任务中的F1值达到92.73%,优于目前的主流关系抽取模型.

• 单位
  新疆大学