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關(guān)系抽取是信息抽取領(lǐng)域中重要的研究任務(wù)之一，其典型的應(yīng)用場景包括知識圖譜、問答系統(tǒng)、機器翻譯等。目前已經(jīng)有大量的研究工作將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于關(guān)系抽取任務(wù)中，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系抽取方法在很多場景中的表現(xiàn)都優(yōu)于傳統(tǒng)關(guān)系抽取方法。然而，目前基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法大多僅依賴于語料本身，缺乏外部知識的引入。針對這個問題，提岀了種結(jié)合百科知識與勺子語義特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系抽取模型。該模型引入百科實體的背景描述信息作為外部知識，并通過注意力機制動態(tài)地從描述信息中提取實體特征，同時利用雙向LSTM模型抽取句子中所包含的語義特征，最后結(jié)合實體特征和句子語義特征進行實體關(guān)系抽取。在人工標注數(shù)據(jù)集上的對比實驗結(jié)果表眀，文中所提模型的表現(xiàn)明顯優(yōu)于其他現(xiàn)有的關(guān)系抽取方法。
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