基于多层级注意力机制和动态阈值的远程监督关系抽取

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摘 要：远程监督关系抽取面临着数据质量的问题，即生成的数据集存在多类噪声，包括噪声词、噪声句和噪声包。现有研究主要集中在噪声句方面，忽略了其他噪声的影响，无法彻底消除噪声。为此，提出一种基于多层级注意力机制和动态阈值的远程监督关系抽取模型（MADT）。该模型首先采用预训练语言模型获取实体对语义表示，再通过双向门控循环单元和自注意力机制获得蕴涵关键词信息的语义特征，然后结合句子深层上下文表示依次处理三种噪声问题。（剩余19003字）

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