【摘 要】
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现有研究多采用抽取语法特征构建特征向量的方式完成企业关系抽取任务。但企业文本语法特征复杂,长程依赖明显。根据企业文本的特点,提出基于Bi-GRU网络抽取文本特征、分段词
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现有研究多采用抽取语法特征构建特征向量的方式完成企业关系抽取任务。但企业文本语法特征复杂,长程依赖明显。根据企业文本的特点,提出基于Bi-GRU网络抽取文本特征、分段词汇层注意力机制及句子层注意力机制从多个维度抽取企业文本的整体特征。实验表明,在公开的上市公司关系数据中,准确率、召回率和F值相较于Bi-LSTM方法有明显的提高。
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