文档名：多重语义融合的关系分类模型
摘要：在利用常识知识图谱构造出文本自身语义之外的语境语义及基于知识图谱的预训练模型获取语境语义特征的基础上,针对文本语义特征、语境语义特征和标记实体语义特征,建立多重语义融合机制,实现关系分类模型MSF-RC(RelationClassificationModelbasedonMultipleSemanticFusion).该模型在SemEval-2010task8和TARCED两个不同数据集上进行了测试,试验结果表明,语境信息的引入有助于加强标记实体对语义的理解,多重语义的层级融合可以进一步提升关系分类模型的性能.
作者：贾晨晓 欧阳丹彤Author：JIAChenxiao OUYANGDantong
作者单位：吉林大学计算机科学与技术学院,长春130012;吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室,长春130012
刊名：吉林大学学报（信息科学版） ISTIC
Journal：JournalofJilinUniversity(InformationScienceEdition)
年，卷(期)：2023, 41(1)
分类号：TP391
关键词：关系分类 BERT模型 知识图谱 特征融合 语义融合
机标分类号：H1H08TP391
在线出版日期：2023年4月6日
基金项目：国家自然科学基金，国家自然科学基金多重语义融合的关系分类模型[
期刊论文] 吉林大学学报（信息科学版）--2023, 41(1)贾晨晓 欧阳丹彤在利用常识知识图谱构造出文本自身语义之外的语境语义及基于知识图谱的预训练模型获取语境语义特征的基础上,针对文本语义特征、语境语义特征和标记实体语义特征,建立多重语义融合机制,实现关系分类模型MSF-RC(Relatio...参考文献和引证文献
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