计算机应用

作者：李昊, 陈艳平, 唐瑞雪, 黄瑞章, 秦永彬, 王国蓉, 谭曦

单位：1.贵州大学 计算机科学与技术学院, 贵阳 550025；2.公共大数据国家重点实验室(贵州大学), 贵阳 550025；3.贵州青朵科技有限公司, 贵阳 550025

关键词：关系抽取,实体识别,级联错误,实体边界组合,特征组合

基金：国家自然科学基金资助项目(62066008);贵州省科学技术基金重点项目(黔科合基础［2020］1Z055)

关系抽取旨在从文本中抽取实体与实体之间的语义关系。作为关系抽取的上层任务，实体识别所产生的错误将扩散至关系抽取，从而导致级联错误。与实体相比，实体边界粒度小且具有二义性，更易识别。因此，提出一种基于实体边界组合的关系抽取方法，通过跳过实体，对实体边界两两组合来进行关系抽取。由于边界性能高于实体性能，所以错误扩散的问题得到了缓解；并且通过特征组合的方法将实体类型特征和位置特征加入模型中，性能得到了进一步提高，再次减轻了错误扩散带来的影响。实验结果表明，所提方法在ACE 2005英文数据集的宏平均F1值优于表格-序列编码器方法8.61个百分点。

来源：2022年第6期

《计算机应用》期刊编辑部

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