BiGRU-Attention实体识别

实体识别和关系抽取是例如构建知识图谱等上层自然语言处理应用的基础。关系抽取可以简单理解为一个分类问题：给定两个实体和两个实体共同出现的句子文本，判别两个实体之间的关系。

使用CNN或者双向RNN加Attention的深度学习方法被认为是现在关系抽取state of art的解决方案。已有的文献和代码，大都是针对英文语料，使用词向量作为输入进行训练。这里以实践为目的，介绍一个用双向GRU、字与句子的双重Attention模型，以天然适配中文特性的字向量(character embedding)作为输入，网络爬取数据作为训练语料构建的中文关系抽取模型。

代码主要是基于清华的开源项目thunlp/TensorFlow-NRE开发，感谢！

双向GRU加 Attention模型

双向GRU加字级别attention的模型想法来自文章 “Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification” [Zhou et al.,2016]。这里将原文的模型结构中的LSTM改为GRU，且对句子中的每一个中文字符输入为character embedding。这样的模型对每一个句子输入做训练，加入字级别的attention。

句子级别attention的想法来自文章 “Neural Relation Extraction with Selective Attention over Instances” [Lin et al.,2016]。原文模型结构图如下，这里将其中对每个句子进行encoding的CNN模块换成上面的双向GRU模型。这样的模型对每一种类别的句子输入做共同训练，加入句子级别的attention。