基于深度学习的远程监督关系抽取方法研究

作者：苏江文

来源：电子设计工程, 2022, 30(02): 106-114.

DOI：10.14022/j.issn1674-6236.2022.02.023

• 深度学习
• 远程监督
• 关系抽取
• 数据标注
• 级别特征
• 实体语义关系

为更好判定远程监督语句中的实体语义关系,实现对语言处理信息的准确提取,提出基于深度学习的远程监督关系抽取方法。借助远程监督方法,获取关系三元组中已存储的信息参量,再通过待学习数据标注的方式,完成远程监督关系的抽取数据集构建。在此基础上,设计监督执行框架,利用已定义的句子级别特征条件,实现对待抽取标签的学习处理,完成基于深度学习的远程监督关系抽取方法研究。实验结果表明,所提方法可同时调度的远程监督语句数值量更大,而所需的分辨等待时间却相对更短,可在有效判定远程监督语句中实体语义关系的同时,实现对语言处理信息的准确提取与分配。