融合依存信息的关系导向型实体关系抽取方法

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摘要：中文实体关系抽取多以字符序列处理文本，存在字符语义表征不足、长字符序列语义遗忘等问题，制约了远距离实体的召回率，为此提出了一种融合依存句法信息的关系导向型抽取方法。输入层以字符序列和基于同义词表示的词序列为输入；编码端用长短时记忆网络（LSTM）进行文本编码，并加入全局依存信息，用于产生关系门的表示；解码端加入依存类型信息，并在关系门的作用下，用双向长短时记忆网络（BiLSTM）解码得到实体关系三元组。（剩余14207字）

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