基于Schema增强的中文实体关系抽取方法

摘要

针对中文实体关系抽取任务中的实体边界切分错误和实体关系重叠，以及不同数据集的关系种类不能很好地迁移的问题，提出一种基于Schema增强的实体关系抽取方法。首先，采用字词混合嵌入的方式融合字与词的语义信息，避免中文分词时边界切分出错所造成的歧义问题；其次，利用指针标注的方式解决关系重叠问题；最后，提取出每个数据集的Schema进行合并作为先验特征传入模型中，以解决实体冗余及关系种类迁移问题。在三大中文实体关系抽取数据集DuIE、FinRE、SanWen上进行实验，相较于先前的模型，该方法分别取得10%、18%、11%的F1提升，且表现出更高的稳定性。

0 引言

实体关系抽取是知识图谱构建、智能问答、信息检索等下游任务的核心技术之一，旨在从非结构化文本中抽取出结构化信息，即抽取出实体及其间关系，并以三元组的形式<头实体，关系，尾实体>展现，例如“