R-BERT_for_people_relation_extraction:使用R-BERT模型对人物关系模型进行分类,效果有显着提升-源码

上传者: 42132354 | 上传时间: 2021-03-16 18:10:27 | 文件大小: 328KB | 文件类型: ZIP
用于人际关系分类的R-BERT 本项目采用R-BERT模型:对人物关系进行分类,提升效果明显,在测试集上的F1值达到85%。 数据集 共3901条标注样本,训练集:测试集= 8:2 标注样本:亲戚 1837年6月20日,威廉四世辞世,他的侄女维多利亚即位。 ,其中亲戚为关系,威廉四世为实体1(entity_1 ),维多利亚为实体2(entity_2)。 每一种关系的标注数量如下图: 模型结构 从BERT获得三个向量。 [CLS]令牌向量 实体_1平均向量 平均实体_2向量 将每个矢量传递到完全连接的层。 退出-> tanh-> fc-layer 连接三个向量。 将串联的矢量传递到完全连接层。 辍学-> FC层 完全符合书面条件。 分别平均对entity_1和entity_2隐藏状态向量。 (包括$,#个令牌) 完全连接层之前的Dropout和

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