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利用提示调优实现两阶段模型复用的关系实体抽取方法

Model-reused method of two-stage relations and entities extraction with prompt tuning
苏杭
胡亚豪
谢艺菲
潘志松
陆军工程大学 指挥控制工程学院, 南京 210007

摘要

关系实体抽取旨在从非结构化文本中识别命名实体并抽取实体间语义关系,现有的两阶段关系实体抽取方法存在模型无法复用、调优参数量大等问题,不便于工程实现。利用提示调优对已有方法进行改进,提出两阶段模型复用的关系实体抽取方法REPT(a model-reused method of two-staged relations and entities extraction with prompt tuning)。首先微调预训练语言模型进行关系分类,而后利用提示调优并复用前一阶段微调的预训练语言模型抽取实体。实验结果表明,该方法在调优参数只占基线模型约50%的情况下,达到与SOTA模型相媲美的性能。

基金项目

国家自然科学基金资助项目

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.05.0245
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第12期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3598-3604
文章编号: 1001-3695(2022)12-011-3598-07

发布历史

[2022-08-09] 优先出版
[2022-12-05] 印刷出版

引用本文

苏杭, 胡亚豪, 谢艺菲, 等. 利用提示调优实现两阶段模型复用的关系实体抽取方法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (12): 3598-3604. (Su Hang, Hu Yahao, Xie Yifei, et al. Model-reused method of two-stage relations and entities extraction with prompt tuning [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (12): 3598-3604. )

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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