典型文献
基于多特征注意力卷积神经网络的旅游领域实体关系抽取
文献摘要：
针对关系抽取任务中文本特征提取不充分及核心词表现弱的问题,提出了一种多特征注意力卷积神经网络的实体关系抽取方法.利用位置、词性及实体标签作为输入特征,充分捕获文本信息,构建注意力模型,获得单词与目标实体之间的相关性,并将注意力机制与卷积神经网络相融合以进行关系预测.以新疆旅游领域为研究对象,总结归纳15种实体关系.采用自行开发设计的语料标注系统,建立了新疆旅游领域小型语料关系库.实验结果表明,本文模型对于提高实体关系抽取的正确率有显著效果.
文献关键词：
自然语言处理;实体关系抽取;卷积神经网络;注意力机制;多特征
中图分类号：
作者姓名：
殷纤慧;古丽拉·阿东别克
作者机构：
新疆大学信息科学与工程学院,新疆乌鲁木齐830046;新疆多语种信息技术实验室,新疆乌鲁木齐830046;国家语言资源监测与研究少数民族语言中心哈萨克和柯尔克孜语文基地,新疆乌鲁木齐830046
文献出处：
引用格式：
[1]殷纤慧;古丽拉·阿东别克-.基于多特征注意力卷积神经网络的旅游领域实体关系抽取)[J].东北师大学报（自然科学版）,2022(01):79-83
A类：
B类：
多特征,特征注意力,旅游领域,实体关系抽取,文本特征提取,核心词,词表,词性,输入特征,文本信息,注意力模型,单词,注意力机制,新疆旅游,开发设计,语料标注,标注系统,高实,显著效果,自然语言处理
AB值：
0.276724
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