融合词性和注意力机制的舆情本体非分类关系抽取研究

张 敏，刘胜全，刘 艳，魏浩皓

(1.新疆大学信息科学与工程学院，新疆 乌鲁木齐 830046；2.新疆大学软件学院，新疆 乌鲁木齐 830091)

0 引言

大数据时代的来临，社会舆情信息也凸显出海量、瞬刻、全息、价值低密、虚实莫辨的大数据特征，当前数据来源越来越复杂，同时不同的数据处理和存储方式使得这些海量信息在不同层次上产生了异构.对于一些社会热点事件，往往会激发网民的集体参与感，并通过新闻、微博、微信、论坛等不同类型的网络平台来表达对相关社会事件的群体性情绪、意愿、态度和意见.因此，这些多源异构表达自由的舆情信息在网民间快速地相互传播和影响，这促使政府对舆情的监控以及引导变得极其重要，同时也促进了舆情本体构建相关技术的发展.

关系抽取作为信息提取和自然语言处理的核心任务，其目标是预测句子中概念间的关系.非分类关系又称为非层级关系，反映了概念间的某些语义关系，其类型多种多样，同时也是自然语言处理领域一项重要的语义处理任务.概念间非分类关系的抽取对本体的构建和语义的理解起着重要作用，概念间非分类关系的准确抽取有助于本体的构建，同时推动知识图谱的发展.

目前的信息抽取主要集中在概念抽取、关系抽取、事件抽取等任务上，非分类关系抽取研究主要是解决文本中概念间关系的非分类问题，虽然非分类关系作为分类关系的补充，但因其种类繁多，状态……