本技术提出一种基于证据注意力机制的文档关系抽取方法,属于知识图谱领域,包括:S1:文档进行预处理,将文档分割成句子,便于后续的处理;S2:设计一个多粒度晶格网络编码器,以获取每个字符节点的隐藏状态向量;S3:设计一个证据引导的注意力机制,包括教师模型与学生模型,根据句子级证据的重要性,获取实体对的单词加权的上下文表示;S4:将实体对的单词加权的上下文表示进行卷积和归一化操作,得到最后的表征,再通过一个双线性分类器预测实体对之间的关系。本发明方法能够更加聚焦于权重较高的证据句子,从而获得高鲁棒性的文档级关系抽取结果。
背景技术
知识图谱是一种结构化的语义知识库,通过将现实中的实体、概念及其相互关系以图的形式进行组织和表示,为机器理解和处理人类知识提供了强有力的工具。知识图谱的构建涉及实体识别、关系抽取、实体链接、数据融合等多个技术环节,它通过整合多源异构数据,形成了一个富含语义信息的大型网络,为智能系统提供了丰富的知识背景,从而显著提升了机器在理解、推理和决策方面的能力。文档级关系抽取是一项关键的技术挑战,它涉及到从整个文档中识别并提取实体之间的复杂关系。要求模型不仅能够理解单个句子中的局部关系,还要能够把握整个文档的结构和上下文信息,从而准确地识别出文档中跨句甚至跨段落的实体关系。随着电子文档和在线内容的激增,如何有效地从这些文档中提取有价值的信息变得日益重要。因此,研发一种新的文档级关系抽取技术,能够有效地处理长文本,识别复杂的多实体关系,并且减少对大量标注数据的依赖,是当前自然语言处理领域亟待解决的问题,这种技术的发展将为信息检索、文本分析、知识图谱构建等多个应用领域带来革命性的进步。
在自然语言处理领域,长短期记忆网络因其出色的序列建模能力而广受欢迎,并在各类文本分析任务中发挥着重要作用。然而,传统的长短期记忆网络模型在处理文本数据时,主要依赖于单词级别的向量表示,限制了模型对文本深层语义的捕捉和理解,尤其是在处理长文本和一词多义的文档级关系抽取任务时,这种局限性表现的尤为明显。因此,如何改进长短期记忆网络模型,以实现更有效的字符与单词级别信息的融合,同时提升模型对长文本结构和一词多义现象的处理能力,已经成为自然语言处理领域的一项亟待解决的重要任务。
在文档级关系抽取中,证据是指包含实体对之间关系线索的句子,证据检索指的是自动识别并提取这些关键句子的过程。证据检索在文档级关系抽取中有助于精确识别实体间的具体关系,通过定位到文档中描述这些关系的句子或段落,可以更准确的判断实体间的相互作用,而不是仅仅依赖实体本身。实体关系往往依赖于上下文信息,证据检索能够有效利用这些上下文,从而在理解实体关系时提供更丰富的语义信息。这对于处理一词多义和关系歧义现象尤为重要。传统的注意力机制通常依赖于模型自动学习到的权重来分配注意力,在处理含有复杂语义结构的文档时,无法有效区分真正重要的证据信息和其他干扰信息。因此,如何精准地识别并提取出实体间关系的关键证据,确保注意力机制能够有效地利用这些关键证据,以提升文档级关系抽取的性能和准确性,成为当前技术面临的一大挑战。
实现思路