融合角色指代的多方对话关系抽取方法研究

徐洋¹, 蒋玉茹^1,2,?, 张禹尧¹, 何威恺¹

1. 北京信息科技大学智能信息处理研究所, 北京 1001012. 国家经济安全预警工程北京实验室, 北京 100044

收稿日期:2021-06-08修回日期:2021-08-15出版日期:2022-01-20

基金资助:国家自然科学基金(61602044, 61772081)和北京市自然科学基金(4204100)资助

Research on Dialogue Entity Relation Extraction withEnhancing Character Information

XU Yang¹, JIANG Yuru^1,2,?, ZHANG Yuyao¹, HE Weikai¹

1. Institute of Intelligent Information Processing, Beijing Information Science and Technology University, Beijing 1001012. Beijing Laboratory of National Economic Security Early-Warning Engineering, Beijing 100044

Received:2021-06-08Revised:2021-08-15Published:2022-01-20

摘要/Abstract

摘要： 在前期基于图网络的模型基础上, 引入角色指代信息, 提出融合角色指代的多方对话关系抽取模型。在构建图节点时加入角色节点, 将其与对应角色指代的词节点进行连接, 并使用图注意力网络进行编码。在DialogRE数据集上的实验效果与基线模型相比, F1值在验证集上提升2.9%, 在测试集上提升4.6%。

引用本文

徐洋, 蒋玉茹, 张禹尧, 何威恺. 融合角色指代的多方对话关系抽取方法研究[J]. 北京大学学报自然科学版, 2022, 58(1): 13-20.
XU Yang, JIANG Yuru, ZHANG Yuyao, HE Weikai. Research on Dialogue Entity Relation Extraction withEnhancing Character Information[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2022, 58(1): 13-20.





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