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摘要：一种基于全局检测和双向标记的重叠关系三元组抽取方法，属于自然语言处理技术领域。首先对数据集进行预处理，模型使用预训练模型BERT作为编码器，获得句子初始的语义特征表示，并使用四个线性层对编码后的语义特征表示进行抽象以适用于不同的任务；基于双向标记的实体对识别模块从两个方向抽取所有存在潜在关系的实体对；全局检测模块对抽取得到的实体对进行过滤，筛除置信度低的实体对；最后基于实体注意力的关系抽取模块抽取实体对之间的语义关系，完成关系三元组的抽取；在训练阶段使用实体对负采样策略，提升模型的泛化性，通过训练实体关系联合抽取模型，并对模型进行测试，再依据测试结果更新模型。本发明可实现非结构化文本的知识化。
主权项：1.一种基于全局检测和双向标记的重叠关系三元组抽取方法，其特征在于，步骤如下：对输入句子进行编码，并获得对于不同任务的特殊表示；构建基于双向标记的实体对识别模块与全局检测模块，基于双向标记的实体对识别模块会从头实体-尾实体与尾实体-头实体方向抽取所有存在潜在关系的实体对，保证实体对抽取的完备性；全局检测模型会对抽取出的实体对进行判断，过滤置信度低的实体对，保证实体对抽取的准确性；构建基于实体注意力的关系抽取模块，关系抽取模块通过实体注意力网络，充分融合实体与上下文信息完成头尾实体间关系的抽取；设定基于双向标记的实体对识别模块，全局检测模块和基于实体注意力的关系抽取模块的损失函数，将三个模块的损失函数联合，同时在训练过程中采用实体对负采样策略，完成对实体关系联合抽取模型的训练和测试，并根据测试结果对实体关系联合抽取模型进行更新。
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百度查询： 沈阳航空航天大学 一种基于全局检测和双向标记的重叠关系三元组抽取方法
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