【摘 要】
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【目的】提升模型对文本结构特征和文本特征间关联性的感知，充分挖掘文本内在语义，深层次指导抽取任务。【方法】对文本、句法和词性进行特征抽取，得到各自的特征；再将不同的特征进行融合，获得完备的文本结构特征；再设计一个多层交互注意力机制，该机制聚焦于文本结构特征和文本特征之间的深层关联，并采用双线性融合策略，来保证信息的完整性。最后，通过常用的分类器进行属性抽取。【结果】在公开的数据集上，本文方法的抽取
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（项目编号：62076006）； 安徽省属高校协同创新项目（项目编号：GXXT-2021-008）的研究成果之一；
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【目的】提升模型对文本结构特征和文本特征间关联性的感知，充分挖掘文本内在语义，深层次指导抽取任务。【方法】对文本、句法和词性进行特征抽取，得到各自的特征；再将不同的特征进行融合，获得完备的文本结构特征；再设计一个多层交互注意力机制，该机制聚焦于文本结构特征和文本特征之间的深层关联，并采用双线性融合策略，来保证信息的完整性。最后，通过常用的分类器进行属性抽取。【结果】在公开的数据集上，本文方法的抽取准确率相比于目前我们所知的方法至少提高了1.2%。【局限】本文模型对隐式属性词感知迟钝，句子中出现3个以上隐式属性词，模型的性能将大幅度降低。【结论】在显示的商品属性词抽取任务中，建模文本结构特征与文本特征间关联性的方法可以有效提高属性抽取的准确率。
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