基于改进BiRTE的渔业健康养殖标准复杂关系抽取

为解决渔业健康养殖标准文本关系抽取领域特定性强、语意复杂导致关系抽取准确率不高等问题,提出了基于改进BiRTE的渔业健康养殖标准复杂关系抽取方法,针对实体和语义关联建模,将RoBERTa作为编码器,采用全词掩码和动态掩码的方式增强词向量特征表示,并在此基础上融合了自注意力机制(Self-Attention, SelfATT)将实体特征与关系特征结合聚焦,加强实体抽取与关系预测的联系,从而提升渔业标准文本抽取的准确性。结果表明:本文提出的基于改进BiRTE的渔业健康养殖标准复杂关系抽取模型(RoBERTa-BiRTE-SelfATT)对渔业标准复杂关系抽取的准确率、召回率和F1值分别为95.9%、95.4%、95.7%,较BiRTE模型分别提升了4.2%、3.1%、3.8%。研究表明,本文提出的渔业健康养殖标准复杂关系抽取模型RoBERTa-BiRTE-SelfATT可以有效解决渔业标准文本关系抽取中专有名词识别不准确、语意复杂导致实体关系难以抽取的问题,是一种有效的渔业标准复杂关系抽取方法。