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關(guān)系抽取是從非結(jié)構(gòu)化的文本中抽取關(guān)系，并以結(jié)構(gòu)化的形式輸岀。為了提高抽取準(zhǔn)確性并降低對(duì)工標(biāo)注的依賴，提出了基于注意力機(jī)制和本體的遠(yuǎn)程監(jiān)督關(guān)系抽取模型（ APCNNS+OR）。該模型分為特征工程提取模玦、分類囂模塊、本體約柬層。在分類器模抉中，引入并改進(jìn)了實(shí)例級(jí)注意力機(jī)制，更妤地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)袋中每個(gè)句子的權(quán)重，有效地降低了遠(yuǎn)程嗌督假設(shè)引入的噪聲干擾及勹子中實(shí)體間的詞語(yǔ)信息干擾。在本體約東層，通過(guò)引入領(lǐng)域本體對(duì)抽取結(jié)果進(jìn)行約東，提高了抽取關(guān)系的準(zhǔn)確性。 Semmed和 Goldstandard語(yǔ)料實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型可有效降低錯(cuò)誤標(biāo)簽的噪聲干擾，比現(xiàn)有模型具有更好的關(guān)系抽取性能。
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