%0 Journal Article
%A 陈曙东
%A 杜蓉
%A 欧阳小叶
%A 王荣
%A 李威
%T 基于高速多核网络的远监督关系抽取方法
%D 
%R 10.13190/j.jbupt.2020-071
%J 北京邮电大学学报
%P 71-76
%V 43
%N 5
%X 远监督作为一种能够快速大量产生标注数据的技术，在关系抽取任务中的应用愈加广泛，但仍存在文本特征提取不足、包内噪声过多等问题.对此，提出了一种基于高速多核网络的远监督关系抽取方法.首先通过高速网络和多核卷积对句子特征进行深层提取；然后采用包内注意力机制提高包内正确标注的句子权重，降低包内噪声，实现包级向量化；使用包间注意力机制降低包间噪声，得到组级向量化；最后，将组作为训练样本训练分类器，实现关系抽取.实验结果表明，该方法比现有方法具有更好的关系抽取性能.
%U https://journal.bupt.edu.cn/CN/10.13190/j.jbupt.2020-071