gcn关系对抽取,开放域关系抽取

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这篇文章将attention和GCN结合起来用于关系提取任务，不同于GAT(Graph Attention Network) 将attention用于计算边权重，影响information propagation。在这篇文章中attention将更大程输入时间关系作为特征矩阵进行图卷积.实验结果表明：时间关系能提高因果关系抽取效果，并且包含时间关系的Bi-LSTM + GCN 模型能有效抽取因果事件；带有时间关系的Bi-LSTM+G

gcn关系抽取

￣□￣｜｜ GraphRel是一个实体关系抽取联合模型，总体架构图下图所示，包含2个阶段。第1阶段，首先使用Bi-LSTM对文本输入进行编码，然后构建句子的依存关系树，以Bi-LSTM的编码结果作为输入下图中为示例输入分配给A-GCN(full)和AGCN(L+G)不同依赖连接的权重的可视化，其中较深和较粗的线表示具有较高权重的连接。1.5 总结本文提出了利用依赖信息进行关系提取的A-GCN方法

dgcnn 关系抽取

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关系抽取的应用

CNN无法处理非欧几里得结构的数据，因为传统的卷积没法处理节点关系多变的信息(没法固定尺寸进行设置卷积核及其他问题), 为了从这样的数据结构有效地提取特征，GCN成为研究热点基于神经网络的文本实体关系抽取这是最早的将深度神经网络模型应用于NLP任务并取得比传统特征工程效果好的

关系抽取模型

对于关系tree中的relation embedding,采用2中方式，一是知识图谱初始化，一个是用GCN自动学习。然后也采用分层的attention结构来做。这个是NYT数据集中关系label的分布图(不包含NA关term memory, Bi-LSTM)等，此外，随着图卷积神经网络(graph convolutional network, GCN)在自然语言处理领域的应用，GCN 也越来越多地用于挖掘和利用实体间的潜在