基于BERT-Graph-Global Pointer的油气知识图谱实体关系抽取  

作　　者：周兰强 李宇 华远鹏 高国忠 

机构地区：[1]长江大学地球物理与石油资源学院,湖北武汉430100

出　　处：《电子元器件与信息技术》2024年第9期63-68,共6页Electronic Component and Information Technology

基　　金：教育部产学研创新基金《基于5G+大数据的教育知识图谱平台构建》(项目编号:2021BCF03006)。

摘　　要：油气领域的知识图谱构建对于提高油气领域信息的可访问性和知识管理至关重要。为完成油气领域知识图谱构建,在命名实体识别之后,需要进一步对实体关系进行抽取。本文介绍了一种基于BERT-Graph-GlobalPointer模型的实体关系抽取方法,该方法使用BERT模型来提取文本中的实体和关系。将这些实体和关系映射到知识图谱图结构中,以便更好地表示它们之间的语义关系。最后,引入GlobalPointer机制以提高实体关系抽取的准确性和一致性。经过在数据集上与不同模型进行实验对比,结果均优于其余模型,验证了该方法的有效性,证明了其在知识图谱构建中的潜力。

关 键 词：关系抽取 知识图谱 油气领域 BERT GlobalPointer机制 

分 类 号：P618.13[天文地球—矿床学] TP391.1[天文地球—地质学]