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作者：陈金玉;王名扬;刘旭;
单位：东北林业大学计算机与控制工程学院;
摘要：提出基于Transformer交叉集成特征的实体关系抽取模型ERonTCI,通过对不同层次特征信息的交叉集成来提升实体关系抽取的精度.ERonTCI模型将BERT预训练模型作为嵌入层，将BiGRU网络和MSCNN网络作为主干结构，分别提取文本中的全局特征和局部特征；使用Transformer实现对全局和局部特征的集成，以避免信息损失，提升模型对文本特征信息的保留度；将集成后的特征信息输入线性层完成实体关系的抽取工作.在公开数据集上进行实验，结果表明，ERonTCI模型取得了比基线模型更好的实体关系抽取效果.
关键词：实体关系抽取;;Transformer;;BiGRU;;MSCNN
基金资助：国家自然科学基金资助项目(71473034);; 黑龙江省自然科学基金资助项目(LH2019G001)
