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基于图卷积神经网络的文档级关系抽取.pdf

基于图卷积神经网络的文档级关系抽取.pdf

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    摘要

    目前，文档级关系抽取在文本生成、问答系统等人工智能相关领域中广泛应用。

    在文档级关系抽取中通常采用基于文档图的方法进行信息增强，有的模型还将证据句

    作为辅助关系抽取的额外信息，为结果提供了可解释性。然而，现有文档级关系抽取

    模型仍存在一些问题，如句子噪音问题限制模型的抽取能力、忽略图卷积过程中远距

    离节点影响以及启发式路径对于证据句抽取能力的限制。针对这些问题，本文主要研

    究内容如下：

    （1）现有的文档级关系抽取模型不能很好地识别与实体三元组有关的句子，这造

    成了句子噪音

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