基于约束图的远程监督长尾关系抽取方法

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摘  要： 关系抽取任务可以从非结构化文本中抽取出实体对的关系信息，是信息抽取的核心任务。远程监督可以通过自动构建训练数据的方式降低人工的成本和压力，但原始语料本身存在数据不平衡的现象，导致长尾分布问题。针对这一问题，基于多示例学习的思想，提出一种基于约束图的远程监督长尾关系抽取方法。首先根据知识图谱本体结构构建约束图，利用图卷积神经网络对其进行编码；其次利用分段膨胀卷积神经网络和实体注意力机制对句子进行编码；最后结合上述编码信息进行分类预测。（剩余13946字）

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