【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)屬于知識圖譜領(lǐng)域，特別涉及一種基于證據(jù)注意力機(jī)制的文檔關(guān)系抽取方法。
技術(shù)介紹
1、知識圖譜是一種結(jié)構(gòu)化的語義知識庫，通過將現(xiàn)實(shí)中的實(shí)體、概念及其相互關(guān)系以圖的形式進(jìn)行組織和表示，為機(jī)器理解和處理人類知識提供了強(qiáng)有力的工具。知識圖譜的構(gòu)建涉及實(shí)體識別、關(guān)系抽取、實(shí)體鏈接、數(shù)據(jù)融合等多個(gè)技術(shù)環(huán)節(jié)，它通過整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，形成了一個(gè)富含語義信息的大型網(wǎng)絡(luò)，為智能系統(tǒng)提供了豐富的知識背景，從而顯著提升了機(jī)器在理解、推理和決策方面的能力。文檔級關(guān)系抽取是一項(xiàng)關(guān)鍵的技術(shù)挑戰(zhàn)，它涉及到從整個(gè)文檔中識別并提取實(shí)體之間的復(fù)雜關(guān)系。要求模型不僅能夠理解單個(gè)句子中的局部關(guān)系，還要能夠把握整個(gè)文檔的結(jié)構(gòu)和上下文信息，從而準(zhǔn)確地識別出文檔中跨句甚至跨段落的實(shí)體關(guān)系。隨著電子文檔和在線內(nèi)容的激增，如何有效地從這些文檔中提取有價(jià)值的信息變得日益重要。因此，研發(fā)一種新的文檔級關(guān)系抽取技術(shù)，能夠有效地處理長文本，識別復(fù)雜的多實(shí)體關(guān)系，并且減少對大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴，是當(dāng)前自然語言處理領(lǐng)域亟待解決的問題，這種技術(shù)的發(fā)展將為信息檢索、文本分析、知識圖譜構(gòu)建等多個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域帶來革命性的進(jìn)步。
2、在自然語言處理領(lǐng)域，長短期記憶網(wǎng)絡(luò)因其出色的序列建模能力而廣受歡迎，并在各類文本分析任務(wù)中發(fā)揮著重要作用。然而，傳統(tǒng)的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型在處理文本數(shù)據(jù)時(shí)，主要依賴于單詞級別的向量表示，限制了模型對文本深層語義的捕捉和理解，尤其是在處理長文本和一詞多義的文檔級關(guān)系抽取任務(wù)時(shí)，這種局限性表現(xiàn)的尤為明顯。因此，如何改進(jìn)長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型，以實(shí)現(xiàn)更有效的字符與單詞
3、在文檔級關(guān)系抽取中，證據(jù)是指包含實(shí)體對之間關(guān)系線索的句子，證據(jù)檢索指的是自動(dòng)識別并提取這些關(guān)鍵句子的過程。證據(jù)檢索在文檔級關(guān)系抽取中有助于精確識別實(shí)體間的具體關(guān)系，通過定位到文檔中描述這些關(guān)系的句子或段落，可以更準(zhǔn)確的判斷實(shí)體間的相互作用，而不是僅僅依賴實(shí)體本身。實(shí)體關(guān)系往往依賴于上下文信息，證據(jù)檢索能夠有效利用這些上下文，從而在理解實(shí)體關(guān)系時(shí)提供更豐富的語義信息。這對于處理一詞多義和關(guān)系歧義現(xiàn)象尤為重要。傳統(tǒng)的注意力機(jī)制通常依賴于模型自動(dòng)學(xué)習(xí)到的權(quán)重來分配注意力，在處理含有復(fù)雜語義結(jié)構(gòu)的文檔時(shí)，無法有效區(qū)分真正重要的證據(jù)信息和其他干擾信息。因此，如何精準(zhǔn)地識別并提取出實(shí)體間關(guān)系的關(guān)鍵證據(jù)，確保注意力機(jī)制能夠有效地利用這些關(guān)鍵證據(jù)，以提升文檔級關(guān)系抽取的性能和準(zhǔn)確性，成為當(dāng)前技術(shù)面臨的一大挑戰(zhàn)。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、為解決上述技術(shù)問題，本專利技術(shù)提供一種基于證據(jù)注意力機(jī)制的文檔關(guān)系抽取方法，包括如下步驟：
2、步驟s1：對文檔進(jìn)行預(yù)處理，包括：分割文檔和統(tǒng)一文本表示，得到句子序列；
3、步驟s2：將所述句子序列輸入多粒度晶格網(wǎng)絡(luò)編碼器模塊，將句子中每個(gè)字符轉(zhuǎn)換字符向量，以及將句子中的每個(gè)單詞轉(zhuǎn)換為詞向量，連接所述字符向量和詞向量形成網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，然后輸入長短期記憶網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行編碼，得到字符級別的隱藏狀態(tài)向量；
4、步驟s3：構(gòu)建基于證據(jù)引導(dǎo)的注意力機(jī)制模塊：首先，使用標(biāo)注實(shí)體關(guān)系的數(shù)據(jù)集和證據(jù)句子訓(xùn)練教師模型，得到每個(gè)句子對實(shí)體對重要性的分布；使用?kl?散度損失函數(shù)來指導(dǎo)學(xué)生模型的注意力分布；所述學(xué)生模型使用所述教師模型預(yù)測的證據(jù)句子作為監(jiān)督信號，使得注意力機(jī)制在計(jì)算實(shí)體對特定局部上下文嵌入時(shí)，更多地關(guān)注所述證據(jù)句子，并賦予其更高的權(quán)重，得到實(shí)體對的單詞加權(quán)的上下文表示；
5、步驟s4：對所述單詞加權(quán)的上下文表示分別進(jìn)行卷積和歸一化操作，得到實(shí)體對的最終表征，輸入雙線性分類器，預(yù)測實(shí)體對之間的關(guān)系。
6、有益效果：
7、本專利技術(shù)提供一種基于證據(jù)注意力機(jī)制的文檔關(guān)系抽取方法，在進(jìn)行文檔級關(guān)系抽取的過程中針對文檔中多義詞的歧義以及關(guān)鍵信息提取不準(zhǔn)確的問題，利用多粒度晶格網(wǎng)絡(luò)編碼器和證據(jù)引導(dǎo)的注意力機(jī)制，深入挖掘文檔的深層結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵信息，實(shí)現(xiàn)單詞語義和文檔關(guān)系的有效融合，確保在實(shí)體對預(yù)測時(shí)，能夠更加聚焦于權(quán)重較高的證據(jù)句子，從而獲得高魯棒性的文檔級關(guān)系抽取結(jié)果。
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種基于證據(jù)注意力機(jī)制的文檔關(guān)系抽取方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于證據(jù)注意力機(jī)制的文檔關(guān)系抽取方法，其特征在于，所述步驟S1：對文檔進(jìn)行預(yù)處理，包括：分割文檔和統(tǒng)一文本表示，得到句子序列，具體包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于證據(jù)注意力機(jī)制的文檔關(guān)系抽取方法，其特征在于，所述步驟S2：將所述句子序列輸入多粒度晶格網(wǎng)絡(luò)編碼器模塊，將句子中每個(gè)字符轉(zhuǎn)換字符向量，以及將句子中的每個(gè)單詞轉(zhuǎn)換為詞向量，連接所述字符向量和詞向量形成網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，然后輸入長短期記憶網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行編碼，得到字符級別的隱藏狀態(tài)向量，具體包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于證據(jù)注意力機(jī)制的文檔關(guān)系抽取方法，其特征在于，所述步驟S3：構(gòu)建基于證據(jù)引導(dǎo)的注意力機(jī)制模塊：首先，使用標(biāo)注實(shí)體關(guān)系的數(shù)據(jù)集和證據(jù)句子訓(xùn)練教師模型，得到每個(gè)句子對實(shí)體對重要性的分布；使用?KL?散度損失函數(shù)來指導(dǎo)學(xué)生模型的注意力分布；所述學(xué)生模型使用所述教師模型預(yù)測的證據(jù)句子作為監(jiān)督信號，使得注意力機(jī)制在計(jì)算實(shí)體對特定局部上下文嵌入時(shí)，更多地關(guān)注所述證據(jù)句子，并賦予其更高的權(quán)重，得到實(shí)體對的
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于證據(jù)注意力機(jī)制的文檔關(guān)系抽取方法，其特征在于，所述步驟S4：對所述單詞加權(quán)的上下文表示分別進(jìn)行卷積和歸一化操作，得到實(shí)體對的最終表征，輸入雙線性分類器，預(yù)測實(shí)體對之間的關(guān)系，具體包括：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于證據(jù)注意力機(jī)制的文檔關(guān)系抽取方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于證據(jù)注意力機(jī)制的文檔關(guān)系抽取方法，其特征在于，所述步驟s1：對文檔進(jìn)行預(yù)處理，包括：分割文檔和統(tǒng)一文本表示，得到句子序列，具體包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于證據(jù)注意力機(jī)制的文檔關(guān)系抽取方法，其特征在于，所述步驟s2：將所述句子序列輸入多粒度晶格網(wǎng)絡(luò)編碼器模塊，將句子中每個(gè)字符轉(zhuǎn)換字符向量，以及將句子中的每個(gè)單詞轉(zhuǎn)換為詞向量，連接所述字符向量和詞向量形成網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，然后輸入長短期記憶網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行編碼，得到字符級別的隱藏狀態(tài)向量，具體包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于證據(jù)注意力機(jī)制的文檔關(guān)系抽...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：李海生，李燕，尹煥樸，于昊澤，李勇，
申請(專利權(quán))人：北京工商大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：
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