《A Relation-Specific Attention Network for Joint Entity and Relation Extraction》论文
tagging scheme:
对每个关系生成单独的标签sequence,只有头实体和尾实体会被标注,其他被标注为O,此方法能解决重叠三元组问题
这张图是在rk关系下的模型图
input:a sentenc
经过bilstm进行编码得到句子向量{h1, h2......hn},然后应用注意机制来构建rk的特定句子表征。
Relation-Based Attention Mechanism(最重要的机制)
基于我们的假设,句子中的词在不同的关系下扮演不同的角色。为此,我们提出了一种基于关系的注意机制,为每个关系下的上下文词分配不同的权重。注意力得分按如下方式获得:
sg是全句向量 rk是关系 hi是词向量
这个公式计算的是hi这个词向量在这个关系对这句话的的贡献
sk是经过attention的句子向量
Relational Gated Mechanism:
sg是global representation
gk这个公式 是为了衡量 到底是sk关系的representation 还是sg这个global representation 对实体抽取更有用(保留的信息数)
uk是保留的关系信息
hi 词向量
hik即为最终句子representation
Relation-Specific Entity Decoder:
hik喂入lstm
P (yki)表示在关系rk下第I个单词的预测标签的概率。
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