基于语义增强的多特征融合小样本关系抽取

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收稿日期：2021-11-25；修回日期：2022-01-14  基金项目：山西省自然科学基金资助项目（201901D111258）；山西省中科院科技合作项目（20141101001）；山西省重点研究计划资助项目（201603D121031）；山西省应用基础研究项目（201801D221179）

作者简介：潘理虎（1974-），男，河南驻马店人，教授，硕导，博士，主要研究方向为知识图谱（2004028@tyust.edu.cn）；刘云（1997-），男，山西晋城人，硕士研究生，主要研究方向为关系抽取；谢斌红（1971-），男，山西运城人，副教授，硕导，硕士，主要研究方向为自然语言处理、机器学习；张英俊（1969-），男，山西运城人，教授级高工，硕导，硕士，主要研究方向为智能化软件工程和软件体系结构.

摘 要：关系抽取是自然语言处理和知识图谱构建的一项关键任务，现有小样本关系抽取方法无法有效获取和充分利用更多的文本语义信息，为此给出一个基于语义增强的多特征融合关系抽取方法（SMPC）并应用于小样本任务中。（剩余17182字）