基于双重注意力机制的远程监督中文关系抽取

来源：计算机工程与应用杂志2019年第20期北京时间：

作者：车金立，唐力伟，邓士杰，苏续军

单位：陆军工程大学石家庄校区 火炮工程系，石家庄 050003

摘要：相比于传统有监督的中文关系抽取方法，基于远程监督的方法可极大地避免训练语料匮乏的问题，因此得到了广泛关注。然而，远程监督方法的性能却严重受困于构建语料过程中引入的错误标签，因此为缓解噪声数据所带来的影响，提出一种基于双重注意力机制的关系抽取模型。该模型可通过双向门限循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit，BI-GRU）网络获取训练实例的双向上下文语义信息，并利用字符级注意力机制关注实例中重要的语义特征，同时在多个实例间引入实例级注意力机制计算实例与对应关系的相关性，以降低噪声数据的权重。在基于互动百科构建的中文人物关系抽取语料上的实验结果表明，该模型相比于单注意力机制模型可有效利用实例中所包含的语义信息并降低错误标签实例的影响，获取更高的准确率。

关键词：中文关系抽取,远程监督,双重注意力机制,双向门限循环单元（BI-GRU）,互动百科