《表2 不同算法实验结果对比》

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《基于实体图路径聚合的多实体关系抽取》

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表2为不同方法的实验结果对比。由表可知，随着采用路径长度的增加，关系抽取的F1值会提高，在路径长度为4时，F1值最高，达到66.1，比Global Optimization方法高8.6，比SPTREE方法高0.8，比原始路径聚合方法Walk Aggregation最高的F1值高1.9。表明本文提出的路径聚合算法能够有效抽取多实体关系。当路径长度继续增加时，F1值缓慢下降，经过分析，可能原因如下：一方面，数据集中半数样本包含5个及以下实体，这部分样本路径长度小于等于4。若继续增加对这部分样本的路径，反而会增加模型参数的数量，增大过拟合的风险，使模型在测试集上表现变差。另一方面，实体之间较短的路径会蕴含关系类型信息，而过长的路径由于相隔距离远，可能不再包含关系类型信息。