融合异构图网络的多轮对话实体关系抽取

来源：计算机工程与应用杂志2025年第10期北京时间：

作者：张顺淼, 郑思源

单位：1.福建理工大学 计算机科学与数学学院，福州 350118 ；2.福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室，福州 350118

摘要：对话实体关系抽取旨在从对话中提取实体对之间的关系。在多轮对话的情境下，实体信息可能分散在各个对话轮次中，同时还可能受到语境变化和语言表达多样性的影响，从而使多轮对话中的实体关系抽取更具挑战性。提出了一种融合异构图网络的多轮对话实体关系抽取模型。该模型通过文本解释器获取上下文表示，以捕捉每轮对话中的实体信息及其相应的语境。利用高斯多视图模块提取文本的隐含特征，捕捉多种视角下的对话信息。为了融合多轮对话中分散的关系信息，引入了异构图的概念，并利用异构图卷积进行信息传递。最后通过分类器对实体对之间的关系进行识别。在公共数据集DialogRE上的实验证明了该模型的有效性，其F1值为73.9%，F1c值为67.4%。

关键词：关系抽取,多轮对话,异构图,多视图