作者：陈宇 郑德权 赵铁军belief神经网络关系抽取深层网络字特征
摘要：关系抽取是信息抽取的一项子任务,用以识别文本中实体之间的语义关系.提出一种利用DBN（deepbelief nets）模型进行基于特征的实体关系抽取方法,该模型是由多层无监督的RBM（restricted Boltzmann machine）网络和一层有监督的BP（back-propagation）网络组成的神经网络分类器.RBM网络以确保特征向量映射达到最优,最后一层BP网络分类RBM网络的输出特征向量,从而训练实体关系分类器.在ACE04语料上进行的相关测试,一方面证明了字特征比词特征更适用于中文关系抽取任务;另一方面设计了3组不同的实验,分别使用正确的实体类别信息、通过实体类型分类器得到实体类型信息和不使用实体类型信息,用以比较实体类型信息对关系抽取效果的影响.实验结果表明,DBN非常适用于基于高维空间特征的信息抽取任务,获得的效果比SVM和反向传播网络更好.
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