作者：张晓斌; 陈福才; 黄瑞阳实体关系抽取卷积神经网络长短期记忆网络注意力机制
摘要：实体关系抽取旨在识别网络文本中的实体,并提取出文本中实体之间隐含的关系.研究表明,深度神经网络在实体关系抽取任务上具有可行性,并优于传统关系抽取方法.目前的关系抽取方法大都使用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆神经网络（LSTM）,然而CNN只考虑连续词之间的相关性而忽略了非连续词之间的相关性.另外,LSTM虽然考虑了长距离词的相关性,但提取特征不够充分.针对这些问题,提出了一种CNN和LSTM结合的实体关系抽取方法,采用3种结合方法进行了实验,验证了该方法的有效性,在F1值上有一定的提升.
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