典型文献
基于TransH的双重注意力机制远程监督关系抽取算法
文献摘要：
远程监督为关系抽取任务提供了大量自动标注的数据集,且领域迁移性强,为实现自动抽取奠定了基础.然而,构造的数据集伴随了强约束性的假设,存在着严重的错误标签问题,且这些噪声数据极大影响了最终的性能结果.为了缓解错误标注的问题,文中提出了一种双重注意力模型:第一层注意力机制通过在句子编码部分引入TransH预训练好的实体向量,与句子特征共同进行注意力选择,为体现关系信息的特征分配更高的权重来提高句子编码质量;第二层则是从句子级别再进行一次注意力计算,挑选出有效的实例,进一步降低噪声数据的权重.通过在广泛使用的数据集上进行多次对比实验,表明文中所提模型可以充分利用所有信息资源,结果明显优于其他基线模型.
文献关键词：
远程监督;关系抽取;TransH;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
季一木;汤淑宁;刘尚东;张旺;洪程;邱晨阳;刘强;肖婉
作者机构：
南京邮电大学计算机学院,江苏南京 210023;南京邮电大学高性能计算与大数据处理研究所,江苏南京 210023;国家高性能计算中心南京分中心,江苏南京 210023;南京邮电大学高性能计算与智能处理工程研究中心,江苏南京 210023;南京邮电大学教育科学与技术学院,江苏南京 210023
文献出处：
引用格式：
[1]季一木;汤淑宁;刘尚东;张旺;洪程;邱晨阳;刘强;肖婉-.基于TransH的双重注意力机制远程监督关系抽取算法)[J].南京邮电大学学报（自然科学版）,2022(06):70-78
A类：
B类：
TransH,双重注意力机制,远程监督关系抽取,自动标注,迁移性,自动抽取,强约束,约束性,错误标签,噪声数据,错误标注,注意力模型,第一层,层注意力,预训练,练好,实体向量,句子特征,注意力选择,重来,编码质量,第二层,从句,句子级,挑选出,低噪声,明文,信息资源,基线模型
AB值：
0.451005
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