地质领域实体关系抽取是构建地质知识图谱的基础,对地质领域文本信息抽取与知识库构建具有重要的作用。针对地质领域实体关系复杂、缺少人工标注语料库等特点,提出了面向地质领域实体关系联合抽取模型,着重对多地质文本中存在的复杂重...地质领域实体关系抽取是构建地质知识图谱的基础,对地质领域文本信息抽取与知识库构建具有重要的作用。针对地质领域实体关系复杂、缺少人工标注语料库等特点,提出了面向地质领域实体关系联合抽取模型,着重对多地质文本中存在的复杂重叠关系进行识别,避免传统流水线模型中由于实体识别错误造成级联误差。文章构建了高质量地质领域实体关系语料库,提出了基于预训练语言模型BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)和双向门控循环单元BiGRU(Bidirectional Gated Recurrent Units)与条件随机场CRF(Conditional Random Field)的序列标注模型,实现对实体关系的联合抽取。在构建数据集上进行了实验,结果表明,本文提出的联合抽取模型在实体关系抽取上的F1值达到0.671,验证了本文模型在地质实体关系抽取的有效性。展开更多
针对传统实体关系抽取需要预先指定关系类型和制定抽取规则等无法胜任大规模文本的情况,开放式信息抽取(Open Information Extraction,OIE)在以英语为代表的西方语言中取得了重大进展,但对于汉语的研究却显得不足。为此,研究了在组块层...针对传统实体关系抽取需要预先指定关系类型和制定抽取规则等无法胜任大规模文本的情况,开放式信息抽取(Open Information Extraction,OIE)在以英语为代表的西方语言中取得了重大进展,但对于汉语的研究却显得不足。为此,研究了在组块层次标注基础上应用马尔可夫逻辑网分层次进行中文专利开放式实体关系抽取的方法。实验表明:以组块为出发点降低了对句子理解的难度,外层和内层组块可以统一处理,减少了工程代价;而且在相同特征条件下与支持向量机相比,基于马尔可夫逻辑网的关系抽取效果更理想,外层和内层识别结果的F值分别可达到77.92%和69.20%。展开更多
文摘地质领域实体关系抽取是构建地质知识图谱的基础,对地质领域文本信息抽取与知识库构建具有重要的作用。针对地质领域实体关系复杂、缺少人工标注语料库等特点,提出了面向地质领域实体关系联合抽取模型,着重对多地质文本中存在的复杂重叠关系进行识别,避免传统流水线模型中由于实体识别错误造成级联误差。文章构建了高质量地质领域实体关系语料库,提出了基于预训练语言模型BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)和双向门控循环单元BiGRU(Bidirectional Gated Recurrent Units)与条件随机场CRF(Conditional Random Field)的序列标注模型,实现对实体关系的联合抽取。在构建数据集上进行了实验,结果表明,本文提出的联合抽取模型在实体关系抽取上的F1值达到0.671,验证了本文模型在地质实体关系抽取的有效性。
文摘针对传统实体关系抽取需要预先指定关系类型和制定抽取规则等无法胜任大规模文本的情况,开放式信息抽取(Open Information Extraction,OIE)在以英语为代表的西方语言中取得了重大进展,但对于汉语的研究却显得不足。为此,研究了在组块层次标注基础上应用马尔可夫逻辑网分层次进行中文专利开放式实体关系抽取的方法。实验表明:以组块为出发点降低了对句子理解的难度,外层和内层组块可以统一处理,减少了工程代价;而且在相同特征条件下与支持向量机相比,基于马尔可夫逻辑网的关系抽取效果更理想,外层和内层识别结果的F值分别可达到77.92%和69.20%。