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【作者】张鋆灵，群诺
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【作者单位】西藏大学信息科学技术学院；西藏信息化省部共建协同创新中心
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【年份】2022
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【卷号】第34卷
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【期号】 第5期
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【页码】53-55
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【ISSN】1003-9767
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【关键词】BERT 关系抽取 SemEval 信息抽取
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【摘要】
基于转换器的双向编码表征是由谷歌在2018发布的预训练模型，该模型在11项NLP任务中取得了最优的结果。基于此，笔者提出了基于BERT的关系抽取模型，将头节点和尾节点的先验知识融合到BERT模型中，并采用SemEval公开数据集进行实验。实验结果表明，此融合方法提高了原模型的召回率和F1值。
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【文献类型】
期刊
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