【摘 要】
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针对传统时间关系只应用在机器学习方向关系抽取的问题,提出一种基于序列标注实体识别的关系抽取方法.先构建双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)模型进行特征提取,再输入时间关系作
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:61976103,61872161),吉林省技术攻关项目(批准号:20190302029GX),吉林省自然科学基金(批准号:20180101330JC,2018101328JC),吉林省发改委项目(批准号:2019C053-8)。
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针对传统时间关系只应用在机器学习方向关系抽取的问题,提出一种基于序列标注实体识别的关系抽取方法.先构建双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)模型进行特征提取,再输入时间关系作为特征矩阵进行图卷积.实验结果表明:时间关系能提高因果关系抽取效果,并且包含时间关系的Bi-LSTM+GCN模型能有效抽取因果事件;带有时间关系的Bi-LSTM+GCN模型获得因果关系的抽取结果优于传统方法因果关系的抽取结果.
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