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關系抽取是信息抽取領域中重要的研究任務之一，其典型的應用場景包括知識圖譜、問答系統、機器翻譯等。目前已經有大量的研究工作將深度學習應用于關系抽取任務中，基于深度神經網絡的關系抽取方法在很多場景中的表現都優于傳統關系抽取方法。然而，目前基于深度神經網絡的方法大多僅依賴于語料本身，缺乏外部知識的引入。針對這個問題，提岀了種結合百科知識與勺子語義特征的神經網絡關系抽取模型。該模型引入百科實體的背景描述信息作為外部知識，并通過注意力機制動態地從描述信息中提取實體特征，同時利用雙向LSTM模型抽取句子中所包含的語義特征，最后結合實體特征和句子語義特征進行實體關系抽取。在人工標注數據集上的對比實驗結果表眀，文中所提模型的表現明顯優于其他現有的關系抽取方法。
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