多特征融合与注意力机制的中文文本关系抽取

在中文关系抽取任务中,数据稀疏和噪声传播问题是其研究难点。基于此,提出了在文本特征组织方面融合位置特征、最短依存特征和N-gram特征等多元特征,并提升关键性特征的权重,以缓解传统词特征的数据稀疏问题。这种组合特征进一步改善了文本中噪声传播问题,提高了句法特征在稀疏性问题下的可靠性。此外,在传统的双向LSTM神经网络中加入注意力机制,使模型更关注较为重要的特征,降低噪声对抽取任务的影响。在人物关系公开语料集上进行实验,结果表明采用该方法进行中文文本关系抽取的效果较好,并为信息抽取、知识图谱等领域提供了方法支持。

Research on Extraction Method of Text Entity Relations Based on Multi-feature Fusion and Attention Mechanism