计算机应用

作者：闫家鑫, 陈艳平, 杨卫哲, 黄瑞章, 秦永彬

单位：1.贵州大学 文本计算与认知智能教育部工程研究中心，贵阳 550025；2.公共大数据国家重点实验室（贵州大学），贵阳 550025；3.贵州大学 计算机科学与技术学院，贵阳 550025

关键词：关系抽取,原子特征,特征组合,异构图,图注意力网络

基金：贵州省科学技术基金重点资助项目(［2024］003);国家重点研发计划项目(2023YFC3304500);国家自然科学基金资助项目(62166007)

关系抽取旨在从句子中提取2个实体之间的预定义语义关系。传统基于图神经网络的关系抽取方法一般通过依赖树构建句子的图表示结构；然而，使用依赖树构建出的图结构表达能力单一，且无法完整捕捉到目标实体丰富的语法结构信息。针对这些问题，提出基于特征组合的异构图注意力网络（HGAT）关系抽取方法。首先，抽取句子中的原子特征，并通过组合这些原子特征得到句子的组合特征；其次，把组合特征和关系标签表示为异构图上的两种节点以构建“特征-关系二部图”；最后，使用图注意力网络动态地更新节点，进而实现关系抽取。所提方法能有效利用组合特征和句子中的语法结构信息，进而提升关系抽取的性能。在ACE05英文数据集和SemEval-2010 task 8数据集上的实验结果表明，所提方法分别达到了84.11%和90.67%的F1值，证明了所提方法的有效性。

来源：2025年第8期

《计算机应用》期刊编辑部

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