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摘要:构建了动态分层级联标记中文重叠关系抽取(RWG-LSA)模型:首先基于预训练语言模型和gated 机制构建了动态字词融合特征学习模型(RWG),有效避免了主体标记模块的特征缺失和无法并行计算等问题;其次引入动态权局部自注意力(LSA),自主学习到主体层面的语义特征;最后在有效融合了输入序列的全局和主体局部特征的基础上,实现RWG-LSA 模型对文本中实体对和关系的抽取。(剩余1137字)
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中文重叠关系抽取的动态分层级联标记模型
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