Distant supervision relationship extraction based on GRU and attention mechanism

Distant supervision relationship extraction based on GRU and attention mechanism
Huang Zhaowei
Chang Liang
Bin Chenzhong
Sun Yanpeng
Sun Lei
Guangxi Key Laboratory of Trusted Software, Guilin University of Electronic Technology, Guilin Guangxi 541004, China

摘要

With the development of deep learning, more and more deep learning models have been applied to the task of relation extraction, but traditional deep learning models can't solve long distance dependence problems. At the same time, distant supervision will inevitably generate wrong labels. For these two problems, this paper proposed a distant supervision relationship extraction method based on GRU(gated recurrent unit) and the attention mechanism. First, it adopted the GRU neural network to extract text features and solve long-distance dependence problems. Second, it constructed a sentence-level attention mechanism on entity pairs to reduce the weight of noise sentences. Finally, based on the real data set, by calculating the accuracy rate and recall rate, and drawing the PR curve to prove the proposed method has achieved significant progress compared with some existing methods.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(U1501252,61572146)
广西创新驱动重大专项项目(AA17202024)
广西自然科学基金资助项目(2016GXNSFDA380006)
广西信息科学实验中心平台建设项目(PT1601)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.03.0197
出版期卷: 《计算机应用研究》 Printed Article, 2019年第36卷 第10期
所属栏目: Algorithm Research & Explore
出版页码: 2930-2933
文章编号: 1001-3695(2019)10-010-2930-04

发布历史

[2019-10-05] Printed Article

引用本文

黄兆玮, 常亮, 宾辰忠, 等. 基于GRU和注意力机制的远程监督关系抽取 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (10): 2930-2933. (Huang Zhaowei, Chang Liang, Bin Chenzhong, et al. Distant supervision relationship extraction based on GRU and attention mechanism [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (10): 2930-2933. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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