典型文献
基于BERT-wwm-ext和BiLSTM模型的远程监督关系提取
文献摘要:
关系抽取是自然语言处理(NLP)的核心任务.它旨在从非结构化文本信息中自动获取实体对之间的关系事实.提出了一种远程监督中文关系提取方法,该方法使用BERT-wwm-ext预训练模型作为嵌入层,并通过BiLSTM神经网络增强特征提取能力.实验结果表明,该模型在处理中文关系抽取任务时具有较好的性能.
文献关键词:
中文关系抽取;BERT-wwm-ext模型;BiLSTM神经网络
中图分类号:
作者姓名:
赖冠宇;张旭;童浩卓
作者机构:
西京学院,西安710000
文献出处:
引用格式:
[1]赖冠宇;张旭;童浩卓-.基于BERT-wwm-ext和BiLSTM模型的远程监督关系提取)[J].电脑编程技巧与维护,2022(09):42-44
A类:
B类:
BERT,wwm,ext,BiLSTM,远程监督,关系提取,自然语言处理,NLP,核心任务,非结构化,结构化文本,文本信息,预训练模型,嵌入层,特征提取能力,中文关系抽取
AB值:
0.374981
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