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文档简介
一种基于双层注意力机制与双向GRU的文本本发明公开了一种基于双层注意力机制与信息的向量化，为关系识别提供更多的特征信息，提高了双向GRU模型输入信息与输出信息间22.根据权利要求1所述的一种基于双层注意力机3.根据权利要求2所述的一种基于双层注意力4.根据权利要求1所述的一种基于双层注意力机制与双向G3将字级注意力层的输出s组成的句子特征值作为句级注意力层的输入，加入随机初始5.根据权利要求4所述的一种基于双层注意力6.根据权利要求1所述的一种基于双层注意力机制7.根据权利要求6所述的一种基于双层注意力8.根据权利要求1所述的一种基于双层注意力机制45[0001]本发明涉及一种文本关系抽取方法，具体涉及一种基于双层注意力机制与双向[0006]有监督的实体关系抽取方法主要思想是在已标注的数据上面6[0022]每个GRU单元分别包含包括一个重置门(resetgate)和一个更新门(update重置门和更新门后的的当前时刻隐状态ht。t时刻GRU单元的更新门zt、重置门rt、新记忆i,、最终隐状态ht的计算如下：[0032]将字级注意力层的输出s组成的句子特征值作为句级注意力层的输入，加入随机78来，作为后续关系抽取基础。通过构建基于多层注意力机制与双向GRU的文本关系抽取网中，并加入字级注意力层和句级注意力层提高双向GRU模型输入信息与输出信息间的相关[0070]每个GRU单元分别包含包括一个重置门(resetgate)和一个更新门(update9[0084]将字级注意力层的输出s组成的句子特征值作为句级注意力层的输入。与字级注参考论文ChineseNERUsingLa[0098]本实施例中对所得到的关系抽取结果进行性能评价，性能评价指标采用精确率[0103]对测试
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