基于知识增强的上下位关系识别

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中文摘要：上下位关系识别是大多数知识图谱构建的必备环节,但图谱中的节点数量往往很大,导致数据标注成本增加.在本文中,提出了一种结合开源数据与知识增强的上下位关系识别系统.系统主要有两个模块构成:爬虫模块和关系识别模块,爬虫模块负责爬取互联网中的开源数据,关系识别模块则利用爬取的知识进行关系识别.实验结果表明,所爬取的无监督知识对于上下位识别取得了一定的效果,F1达到了24.24％.

作者：

李如寐、王思睿、张鸿志

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作者单位：

美团,北京市朝阳区 100020

关键词：

上下位关系识别开源数据知识增强预训练模型

主办单位：

江西师范大学

会议名称：

2020年全国知识图谱与语义计算大会

会议时间：

2020-08-01

会议地点：

南昌

会议母体文献：

2020年全国知识图谱与语义计算大会论文集

页码：

1-3

出版时间：

2020