Resumen

La extracción de relaciones es la tarea de extraer relaciones semánticas entre entidades en una oración. Es una parte esencial de algunas tareas de procesamiento de lenguaje natural como la extracción de información, extracción de conocimiento, respuesta a preguntas y población de bases de conocimiento. Las principales motivaciones de esta investigación provienen de la falta de un conjunto de datos para la extracción de relaciones en el idioma persa, así como de la necesidad de extraer conocimiento de los crecientes grandes datos en persa para diferentes aplicaciones. En este artículo, presentamos PERLEX como el primer conjunto de datos persa para la extracción de relaciones, que es una versión traducida por expertos del conjunto de datos SemEval-2010-Task-8. Además, este artículo aborda la extracción de relaciones persas utilizando algoritmos de vanguardia independientes del idioma. Empleamos seis modelos diferentes para la extracción de relaciones en el conjunto de datos bilingüe propuesto, incluyendo un modelo no neuronal (como referencia), tres modelos neuronales y dos modelos de aprendizaje profundo alimentados por representaciones contextuales de palabras BERT mult

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Extracción de relaciones; Entidades; Relaciones semánticas; Idioma persa; Conjunto de datos; Extracción de conocimiento
• Keywords:Relation extraction; Entities; Semantic relations; Persian language; Dataset; Knowledge extraction