摘 要: | 传统三元组抽取任务的方面词与意见词的抽取相互关联,采用流水线(Pipeline)或联合(Joint)模型架构会存在误差传递、错误传播等问题.基于上述问题,本文设计基于位置提示的双通道循环网络(Position-prompt dual-channel recurrent neural network, PDRN)模型解决三元组抽取任务.采用预训练BERT模型生成词向量作为模型输入,通过双通道显示交互方法在多个循环中建立同步机制,作为两元组(方面、意见)抽取及配对,使用基于位置提示的BERT-BiLSTM模型进行情感极性判别.在3个三元组抽取数据集进行实验,F1值相较最好的流水线模型和同类联合模型提高了1%~2%,在ASOTE任务上F1值相较基线最高提升了2.9%.
|