面向小样本关系抽取的自适应胶囊网络
Adaptive capsule network for few-shot relation extraction
1. 山东工商学院 a. 信息与电子工程学院; b. 计算机科学与技术学院, 山东 烟台 264000
2. 山东省高等学校未来智能计算协同创新中心, 山东 烟台 264000
摘要
小样本关系抽取任务是自然语言处理中的热点问题，旨在使用低成本的标注数据训练关系抽取模型。目前广泛使用的原型网络存在类原型表达不准确、不完整等问题。为了克服该问题，提出一种自适应胶囊网络（adaptive capsule network，ACNet），ACNet借助胶囊网络的归纳能力生成类原型，并在此基础上对动态路由过程进行评估，使其面对不同样本能自适应调整网络参数。同时，在ACNet中引入一种记忆迭代机制，帮助模型快速确定类表示。在小样本关系数据集FewRel上进行实验验证得出，ACNet能够有效处理小样本关系抽取任务。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61976124,61976125)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.12.0702
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第8期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2357-2362
文章编号: 1001-3695(2022)08-020-2357-06
发布历史
[2022-03-25] 优先出版
[2022-08-05] 印刷出版
引用本文
张晓明, 窦全胜, 陈淑振, 等. 面向小样本关系抽取的自适应胶囊网络 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (8): 2357-2362. (Zhang Xiaoming, Dou Quansheng, Chen Shuzhen, et al. Adaptive capsule network for few-shot relation extraction [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (8): 2357-2362. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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