基于多层次语义感知的中文关系抽取研究

来源：计算机技术与发展杂志2024年第01期北京时间：

作者：付学敬;丁肖摇

单位：1. 上海市市场监督管理局信息应用研究中心,上海 200032;2. 战略支援部队信息工程大学,河南 郑州 450000

摘要：关系抽取是构建知识图谱的基础,而中文关系抽取也是关系抽取中的难点问题,现有的中文关系抽取大多采用基于字符特征或者词特征的方法,但是前者无法捕获字符上下文的信息而后者受制于分词质量,导致中文关系抽取的性能较低。 针对该问题,提出了基于多层次语义感知的中文关系抽取模型,该模型利用实体间丰富的语义信息来提高实体对关系预测的性能。多层次语义感知体现在以下三个方面:首先,利用 ERNIE 预训练语言模型将文本信息转化为动态词向量;然后,利用注意力机制增强实体所在句子的语义表示,同时通过外部知识尽可能地消除实体词的中文歧义;最后,将包含多层语义感知的句子表示放入到分类中进行预测。 实验结果表明,所提模型在中文关系抽取的性能上优于已有模型,且更具解释性。

关键词：知识图谱;中文;关系抽取;多层次;语义感知