注意力机制在问句实体链接中的应用
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更新于2024-08-04
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"基于注意力机制的问句实体链接模型,使用双向长短期记忆网络编码问句,通过注意力机制解码生成实体指称和消歧信息,应用于汽车领域车系产品问句和实体数据集,实验表明该模型效果良好。"
本文主要探讨的是问句实体链接(Question Entity Linking, QEL)的问题,这是知识图谱领域的一个关键任务,旨在将自然语言问句中的实体映射到知识库中的相应实体。传统的QEL方法往往需要大量的数据处理和特征选择,并且容易导致错误积累,从而影响链接效果。针对这一问题,作者提出了一个基于注意力机制的编码器-解码器模型(Attention Mechanism Based Encoder-Decoder for Entity Linking, AMEDEL)。
模型的核心是利用双向的长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory, LSTM)对问句进行编码。LSTM是一种特殊的循环神经网络,它能够有效地捕捉序列数据中的长期依赖关系,适合处理具有时间序列性质的文本信息。在问句编码过程中,LSTM可以学习到问句中的上下文信息,这对于理解实体的语境意义至关重要。
接着,通过注意力机制(Attention Mechanism)进行解码。注意力机制允许模型在生成输出时关注输入序列的不同部分,增强了模型在处理复杂语境下的消歧能力。在这个模型中,注意力机制被用来生成实体指称和消歧信息,这两者对于正确地链接问句中的实体至知识库实体至关重要。
在汽车领域的实验中,该模型展示出良好的性能,即使只利用少量的上下文信息,也能实现准确的实体链接。这表明,基于注意力机制的QEL模型能够有效地减少错误累积,提高链接效果,尤其适用于特定领域的实体链接任务。
关键词包括问句实体链接、注意力机制、编码器-解码器、长短期记忆网络和生成模型。这些关键词揭示了研究的关键技术点和应用背景。文章引用格式提供了进一步获取该研究详细信息的方式,如需要深入研究,可以参考给出的DOI和中图法分类号进行检索。
这篇论文介绍了一种创新的方法,通过结合深度学习的注意力机制和LSTM,改进了问句实体链接的效率和准确性,为知识图谱的问答系统和自然语言处理应用提供了有价值的参考。
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