【摘 要】
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实体关系抽取是自然语言处理领域的一个重要下游任务,其中人物之间的关系抽取任务是实体关系抽取中的典型任务。对语料中的人物关系进行识别和抽取,可以为构建人物社会关系网、生成用户画像以及搭建专家推荐系统提供帮助和支持。针对中文语料人物关系抽取这一课题,本文在分析了人物关系抽取的研究背景、研究现状以及相关技术之后,从标注数据集预处理,再到使用深度学习网络模型完成了中文语料人物关系抽取任务,最后搭建了一个人
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实体关系抽取是自然语言处理领域的一个重要下游任务,其中人物之间的关系抽取任务是实体关系抽取中的典型任务。对语料中的人物关系进行识别和抽取,可以为构建人物社会关系网、生成用户画像以及搭建专家推荐系统提供帮助和支持。针对中文语料人物关系抽取这一课题,本文在分析了人物关系抽取的研究背景、研究现状以及相关技术之后,从标注数据集预处理,再到使用深度学习网络模型完成了中文语料人物关系抽取任务,最后搭建了一个人物关系知识图谱原型系统,期间主要开展了以下两个方面的工作:首先,本课题在大规模的中文语料人物关系抽取标注数据匮乏的情况下,在小规模标注数据集（数据量大约为30000条）上取得了良好的人物关系抽取效果。本研究基于预训练双向语言模型BERT强大的语言表征能力和特征提取能力,提出了有监督的流水线关系抽取模型。为得出最佳的模型组合以及说明模型的优越性,本研究设计了三组对比试验,实验一对比Bi LSTM和Bi GRU在捕获双向语义依赖上的表现,得出Bi GRU综合性能更优的结论;实验二对比带有不同头数的句子级的自注意力对模型性能的提升,得出带有12头注意力机制的模型的综合效果更佳的结论;实验三在实验一和实验二的基础上得出的最佳模型组合BERT＿Bi GRU＿ATT（12）＿FC,对比该模型与其他经典关系抽取方法在本研究数据集上的表现。实验表明本文提出的模型在F1值或其他指标上均优于其他经典模型,有力地验证了本研究所提出的抽取模型在中文语料人物关系抽取任务上的有效性。其次,根据本研究提出的关系抽取模型BERT＿Bi GRU＿ATT（12）＿FC,搭建了基于B/S架构的中文人物关系知识图谱原型系统。笔者在文中介绍了需求分析、系统设计、系统实现和系统测试,将学术研究付诸于实际应用。
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