| 双路注意力引导图卷积网络的关系抽取 |
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| 引用本文： | 李志欣,孙亚茹,唐素勤,张灿龙,马慧芳.双路注意力引导图卷积网络的关系抽取[J].电子学报,2021,49(2):315-323. |
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| 作者姓名： | 李志欣 孙亚茹 唐素勤 张灿龙 马慧芳 |
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| 作者单位： | 广西师范大学 广西多源信息挖掘与安全重点实验室,广西桂林541004;西北师范大学计算机科学与工程学院,甘肃兰州730070 |
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| 基金项目： | 广西自然科学基金;国家自然科学基金 |
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| 摘 要： | 为了更好地学习节点依赖并利用结构信息,本文提出一种以完全依赖树作为直接输入的新方法,利用图卷积网络并结合两个并行的注意力模块,自主学习如何有选择地关注对关系抽取任务有用的信息.该方法将样本表示成图上的各节点,一个模块用于计算节点特征位置之间的影响,使特征向量可以包含更广范围的语义信息,另一个用于计算节点依赖的关系特征,以增强节点间的全局依赖.两个模块并行相互提升,可以得到完整的特征表示.在TA-CRED和SemEval数据集上的实验结果表明,该方法能够更有效地获取对关系抽取任务有益的信息,在各评价指标上取得了更好的性能.
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| 关 键 词： | 关系抽取 图卷积网络 注意力机制 多跳关系推理 |
Dual Attention Guided Graph Convolutional Networks for Relation Extraction |
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| LI Zhi-xin,SUN Ya-ru,TANG Su-qin,ZHANG Can-long,MA Hui-fang.Dual Attention Guided Graph Convolutional Networks for Relation Extraction[J].Acta Electronica Sinica,2021,49(2):315-323. |
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| Authors: | LI Zhi-xin SUN Ya-ru TANG Su-qin ZHANG Can-long MA Hui-fang |
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