中文重疊關(guān)系抽取的動態(tài)分層級聯(lián)標記模型

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摘要：構(gòu)建了動態(tài)分層級聯(lián)標記中文重疊關(guān)系抽取（RWG-LSA）模型：首先基于預(yù)訓(xùn)練語言模型和gated 機制構(gòu)建了動態(tài)字詞融合特征學(xué)習模型（RWG），有效避免了主體標記模塊的特征缺失和無法并行計算等問題；其次引入動態(tài)權(quán)局部自注意力（LSA），自主學(xué)習到主體層面的語義特征；最后在有效融合了輸入序列的全局和主體局部特征的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)RWG-LSA 模型對文本中實體對和關(guān)系的抽取。（剩余1137字）