检索结果-南通市图书馆

A Knowledge-Enriched and Span-Based Network for Joint Entity and Relation Extraction

Computers, Materials & Continua 2021年第7期68卷 377-389页

作者： Kun Ding Shanshan Liu Yuhao Zhang Hui Zhang Xiaoxiong Zhang Tongtong Wu Xiaolei Zhou The Sixty-Third Research Institute National University of Defense TechnologyNanjing210007China School of Computer Science and Technology Southeast UniversityNanjing211189China Faculty of Information Technology Monash UniversityMelbourne3800Australia

The joint extraction of entities and their relations from certain texts plays a significant role in most natural language *** entity and relation extraction in a specific domain,we propose a hybrid neural framework consisting of two parts:a span-based model and a graph-based *** span-based model can tackle overlapping problems compared with BILOU methods,whereas the graph-based model treats relation prediction as graph *** main contribution is to incorporate external lexical and syntactic knowledge of a specific domain,such as domain dictionaries and dependency structures from texts,into end-to-end neural *** conducted extensive experiments on a Chinese military entity and relation extraction *** results show that the proposed framework outperforms the baselines with better performance in terms of entity and relation *** proposed method provides insight into problems with the joint extraction of entities and their relations.

关键词： Entity recognition relation extraction dependency parsing 1 introduction

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