使用矢量语言模型和神经网络分类器从文本中提取关系
Maksim Shishaev1, Vladimir Dikovitsky1, Vadim Pimeshkov1
1Putilov Institute for Informatics and Mathematical Modeling, Kola Science Centre of the Russian Academy of Sciences, Apatity, Russia.
本研究探讨了使用自然语言处理识别简单的知识组织系统 (SKOS) 关系. 与Word2Vec不同,GloVe模型证明了SKOS关系分类的有效性,强调了全球术语上下文的重要性.
科学领域:
- 自然语言处理自然语言处理.
- 知识表示 知识表示
- 信息检索 信息检索
背景情况:
- 简单的知识组织系统 (SKOS) 对于组织信息至关重要.
- 识别概念之间的语义关系是具有挑战性的.
- 在语言模型中的矢量表示为关系提取提供了潜力.
研究的目的:
- 通过术语向量表示来研究确定SKOS关系的可行性.
- 为 SKOS 关系开发和评估一个人工神经网络 (ANN) 分类器.
- 为了比较不同语言模型家族 (Word2Vec,GloVe) 在此任务中的性能.
主要方法:
- 使用来自Word2Vec和GloVe语言模型的向量表示.
- 开发了一个基于ANN的SKOS关系分类器.
- 使用DBPedia和EuroVoc词典数据集训练和测试了分类器.
主要成果:
- 使用GloVe模型训练的ANN分类器在识别SKOS关系方面表现出高效率.
- 通过Word2Vec模型对分类器进行训练被发现在当前的ANN架构中是不可行的.
- 该研究强调了全球术语上下文在SKOS关系识别中的关键作用.
结论:
- GloVe 模型适用于构建有效的 SKOS 关系分类器.
- 在目前的应用中,Word2Vec模型对于这种基于ANN的SKOS关系识别任务是不可行的.
- 了解术语使用的全球背景对于准确的SKOS关系提取至关重要.
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