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摘要
关系分类是自然语言处理领域中重要的语义处理任务,随着机器学习技术的发展,预训练模型BERT在多项自然语言处理任务中取得了大量研究成果,但在关系分类领域尚有待探索。该文针对关系分类的问题特点,提出一种基于实体与实体上下文信息增强BERT的关系分类方法(ECBERT),该方法利用BERT获取句子特征表示向量,并结合两个目标实体以及实体上下文语句信息,送入简单神经网络进行关系分类。此外,该文还对BERT的改进模型RoBERTa、DistilBERT进行了实验,发现BERT对于关系分类能力更为突出。实验结果显示,该方法在SemEval-2010任务8数据集和KBP-37数据集上Macro-F1值最高取得了89.69%和65.92%的结果,与以往方法相比,其在关系分类任务上表现出较好的性能。
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