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基于改进BiRTE的渔业健康养殖标准复杂关系抽取
1
作者
宋奇书
于红
+4 位作者
乔诗晗
罗璇
李光宇
邵立铭
张思佳
《大连海洋大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期153-161,共9页
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...
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。
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关键词
渔业标准
关系抽取
重叠关系
复杂关系
自注意力机制
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职称材料
题名
基于改进BiRTE的渔业健康养殖标准复杂关系抽取
1
作者
宋奇书
于红
乔诗晗
罗璇
李光宇
邵立铭
张思佳
机构
大连海洋大学信息工程学院
大连市智慧渔业重点实验室
设施渔业教育部重点实验室(大连海洋大学)
辽宁省海洋信息技术重点实验室
出处
《大连海洋大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期153-161,共9页
基金
辽宁省重点研发计划项目(2023JH26/10200015)。
文摘
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。
关键词
渔业标准
关系抽取
重叠关系
复杂关系
自注意力机制
Keywords
fishery standard
relation extraction
overlapping relation
complex relation
Self-Attention
分类号
S932.2 [农业科学—渔业资源]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进BiRTE的渔业健康养殖标准复杂关系抽取
宋奇书
于红
乔诗晗
罗璇
李光宇
邵立铭
张思佳
《大连海洋大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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