一种基于剪枝的以词为中心的上下文片段抽取方法

一种基于剪枝的以词为中心的上下文片段抽取方法，属于自然语言处理领域，方法包括基于BERT的预训练语言模型、基于最短依赖路径的剪枝模块、以词为中心的上下文片段模块、实体对增强注意力模块和关系预测输出网络，基于BERT的预训练语言模型对输入句子进行编码获取每个词的向量表示，基于最短依赖路径的剪枝模块找出两个实体间的最短依赖路径并保留实体间所有连续词语，以词为中心的上下文片段模块使用不同卷积核提取以词为中心的局部特征，实体对增强注意力模块从句子中选择与实体对相关的信息和实体对共指的信息，关系预测输出网络通过一个线性层将拼接后的向量表示映射到关系类别空间，本发明有效的提高模型片段和信息提取的能力。