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随着互联网技术的快速发展和移动设备的普及,我们每时每刻都被各种各样的信息包围着。如何从海量的数据中挖掘出具有价值的信息一直是国内外研究的热点。其中,关系抽取是信息抽取的一个重要子任务,目的是从文本中识别出实体之间的关系,从而挖掘出文本中的结构化信息,即事实三元组。在文本中,实体重叠和关系重叠是非常普遍的现象,但是现有的联合抽取模型不能够有效地解决这类问题,因此提出一种新的联合抽取模型,将关系抽取任务看作由2个子任务实体识别和关系识别组成,并分别使用序列标注的方法和多分类方法进行识别。在联合抽取过程中,为充分挖掘文本语义信息,在模型的输入层添加词性（POS）和句法依存关系（Deprel）特征,同时为消除随着句子长度增加带来的长距离依赖问题,在模型中引入注意力机制。最后,论文在NYT数据集和WebNLG数据集上进行关系抽取实验,结果表明论文提出的模型能够有效地解决关系重叠的问题,并取得最佳抽取效果。 相似文献
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赵敏钧 《实验室研究与探索》1997,(5):54-56
动态超滤器是８０年代中期发展起来的一种膜分离的新技术，在生物工程及食品，医药工业等各领域着广泛的应用前景，本文就动态超滤器的转速调速系统的设计与实现进行了讨论，并给出了调速系统的基本结构及方块图，系统的设计满足了对转速调控的要求。 相似文献
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