gcn 多任务 关系抽取,GCN实验分析

gcn 多任务 关系抽取,GCN实验分析

一、实体关系联合抽取介绍实体关系抽取(Entity and Relation Extraction,ERE)是信息抽取的关键任务之一。对于以下给定一段文本，从中抽取出具有特定关系的主体表1 二类n元和多类n元关系抽取五折交叉验证的平均测试精度其中“T”表示三元“药物-基因-突变”关系，“B”表示二元“药物-突变”关系。Single表示单个句子内

按照BERT 训练方式，对新任务语料按照语言模型方式预训练。在单句上使用GCN 时，需要先做句法分析，构建出词语之间的邻接矩阵(句法树相邻的边值设为1,不相邻为0)。目前使用的对于关系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

常规抽取模块包括了六种常用的深度学习模型，有CNN、RNN、Capsule、GCN、Transformer以及预训练语言模型。2、总体结构DeepKE整体代码结构如下图所示：3、基本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

首先我们通过一个Multi-View GCN 来对网络的结构特性以及节点本身的特征进行抽取，接着为了考虑不同任务之间、不同视角之间、任务与视角之间复杂的关系，我们提出了View attention 与之前的GCN比，模型实现了当时最好的关系抽取结果，不需要额外的计算，与树结构模型(例如，LSTM)不同，它可以有效地并行应用于依赖树。AGGCNs(注意引导图卷积网络): 输入：全依赖树( f

步骤5:多任务多示例关系抽取[0020] 主要包括关系识别(ri)和关系预测(rp)两个任务，该步骤则采用软共享的多任务学习架构，输入部分为参数共享的pcnn,对相同的句9.Joint Type Inference on Entities and Relations via Graph Convolutional Networks Changzhi Sun, Yeyun Gong, Yuanbin Wu, Ming Gong, Daxin Jiang, Man Lan, Shiliang