华东师范大学学报(自然科学版)

作者：杨东明, 杨大为, 顾航, 洪道诚, 高明, 王晔

单位：杨东明,男,硕士研究生,研究方向为面向新硬件的大数据系统.E-mail:y1271752959m2@yahoo.com.

关键词：知识体系构建,关系提取,注意力机制,远程监督,Transformer,

基金：国家重点研发计划（2016YFB1000905）；国家自然科学基金（U1811264，61672234，61502236，61877018，61977025）；上海市科技兴农推广项目（T20170303）

随着互联网技术的发展，在线教育已经改变了学生的学习方式.但由于缺乏完整的知识体系，在线教育存在着智能化程度低和“信息迷航”的问题.因此，构建知识体系成为在线教育平台的核心技术.知识点间的关系提取是知识体系构建的主要任务之一，目前比较高效的关系提取算法主要是监督式的.但是这类方法受限于文本质量低、语料稀缺、标签数据难获取、特征工程效率低、难以提取有向关系等挑战.为此，基于百科语料和远程监督思想，研究了知识点间的关系提取算法.提出了基于关系表示的注意力机制，该方法能够提取知识点间的有向关系信息.结合了GCN和LSTM的优势，提出了GCLSTM，该模型更好地提取了句子中的多点信息.基于Transformer架构和关系表示的注意力机制，提出了适用于有向关系提取的BTRE模型，降低了模型的复杂度.设计并实现了知识点关系提取系统.通过设计3组对比实验，验证了模型的性能和效率.

来源：2019年第5期

《华东师范大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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