基于主动学习的实体关系抽取的方法研究

	基于主动学习的实体关系抽取的方法研究
	孙涵
	2024-04-25
发表期刊	现代计算机
ISSN	1007-1423
卷号	30 期号:08 页码:77-83
摘要	关系分类是NLP中提取实体间关系的一项重要任务。介绍一种用于大规模的中文信息抽取数据集的方法，该方法将BERT合并到一个新的框架，并将主动学习应用于联合实体关系抽取中。这种模型从四个方面完善了现有的方法。第一，可以解决多个实体属于多个三元组的问题。基于概率图的思想设计了该框架，并研究出一种新的“头尾”标记方法；第二，提出了一种将主动学习应用于关系抽取问题的创新方法；第三，为了在主、谓、宾三种实体之间传输信息，提出了一种新的规范化方法，称为条件层规范化；第四，设计了一个新的损失函数，以避免类不平衡。实验证明，增强了模型的信息提取能力，在单个模型的测试集上的F1-score达到0.840，在用完整数据训练的情况下与原始深度模型相比，用更少的数据取得了更好的性能。
关键词	BERT 主动学习联合实体关系抽取
URL	查看原文
语种	中文
资助项目	山西省教育科学“十四五”规划课题（GH-21105）;山西省现代远程教育学会2024年度课题（SXYJ202403）;
原始文献类型	学术期刊
文献类型	期刊论文
条目标识符	http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/170840
专题	国家开放大学山西分部
通讯作者	孙涵
作者单位	太原开放大学网络服务中心
第一作者单位	国家开放大学山西分部
通讯作者单位	国家开放大学山西分部
第一作者的第一单位	国家开放大学山西分部
推荐引用方式 GB/T 7714	孙涵. 基于主动学习的实体关系抽取的方法研究[J]. 现代计算机,2024,30(08):77-83.
APA	孙涵.(2024).基于主动学习的实体关系抽取的方法研究.现代计算机,30(08),77-83.
MLA	孙涵."基于主动学习的实体关系抽取的方法研究".现代计算机 30.08(2024):77-83.