融合特征的实体关系抽取最新文章

最近，一篇名为《基于融合特征的实体关系抽取》的文章发表在了AAAI 2020会议上。该文章旨在提出一种新颖的实体关系抽取方法，来加强实体间的表达能力。该方法将多个特征进行融合，以提高实体关系抽取的准确性。在语义分析中，它使用字嵌入、语义分割、依存句法树和情感分析来对文本进行特征工程处理；而在图形处理中，它使用卷积神经网络对图像进行特征工程处理。最后，通过将所有特征融合起来作为输入数据，采用BiLSTM-CRF神经网络来识别和预测实体间的相互关联性。通过大量数据集上的测试（包含NYT、ACE2005、WebNLG以及Wikidata datasets ）, 证明了所提出方法能够显著优于传 统方法, 从而成功地应用于实体关 系 抽 取 中 。