科研動(dòng)態(tài)
通過(guò)BERT、Hawkes過(guò)程和Schur矩陣分解的聯(lián)合實(shí)體和關(guān)系抽取
中文題目：通過(guò)BERT、Hawkes過(guò)程和Schur矩陣分解的聯(lián)合實(shí)體和關(guān)系抽取
論文題目：Joint Entity and Relationship Extraction by BERT ,Hawkes process and Schur Matrix Decomposition
錄用期刊/會(huì)議：CCDC2025 （CAA A類(lèi)會(huì)議）
錄用時(shí)間：2025.1.2
作者列表：
1)曹澤 中國(guó)石油大學(xué)（北京）人工智能學(xué)院 控制科學(xué)與工程 研21級(jí)
2)劉建偉 中國(guó)石油大學(xué)（北京）人工智能學(xué)院 自動(dòng)化系 教師
摘要:
1)我們提出了一個(gè)新的實(shí)體和關(guān)系聯(lián)合抽取模型，該模型在實(shí)體抽取和關(guān)系抽取任務(wù)中都能很好地工作。
2)我們擴(kuò)展了Hawkes過(guò)程的使用，以將文本句子視為事件序列，并將文本句子中的上下文關(guān)系視為Hawkes過(guò)程中應(yīng)用的序列關(guān)系，捕捉文本中每個(gè)實(shí)體和相關(guān)實(shí)體的關(guān)系之間可能存在的潛在連接，從而有效性改進(jìn)了實(shí)體提取和關(guān)系提取任務(wù)的模型的有效性?；诖耍覀儗awkes過(guò)程應(yīng)用于具有BERT結(jié)構(gòu)的根的模型，取得了良好的結(jié)果。
3)在JERE-BHSMD模型的實(shí)體和關(guān)系分類(lèi)器中，我們首次使用了Schur矩陣分解的原理，提高了分類(lèi)器的分類(lèi)效果。
主要內(nèi)容:
圖1 提出的JERE-BHSMD框架
圖2 提出的Hawkes子結(jié)構(gòu)
圖3 提出的Schur 分類(lèi)器
圖4 流程圖
結(jié)論:
介紹了一種新的模型通過(guò)BERT、Hawkes過(guò)程和Schur矩陣分解的聯(lián)合實(shí)體和關(guān)系抽取(Joint Entity and Relationship Extraction by BERT, Hawkes process and Schur Matrix ecomposition ,JERE-BHSMD)，旨在提高文本實(shí)體抽取和關(guān)系抽取任務(wù)的效率。JERE-BHSMD利用了BERT結(jié)構(gòu)和Hawkes過(guò)程。在多個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的大量實(shí)驗(yàn)證實(shí)了我們的模型在聯(lián)合實(shí)體關(guān)系抽取任務(wù)中的有效性和計(jì)算效率。
作者簡(jiǎn)介:
劉建偉，教師。