基于BiLSTM-EPEA模型的实体关系分类

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摘  要： 提出一种基于实体注意力相加机制的关系抽取模型BiLSTM-EPEA。即通过BiLSTM（双向的长短期记忆网络）对Glove表示的文本向量进行特征提取，通过EPEA模块分别计算每个字相对于第一个实体和第二个实体的注意力值，并将两个有权重的语句序列逐位相加，最后利用Softmax函数划分实体关系类别。（剩余9574字）

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