检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:孙建 徐秋程 汤闻易 翟飞飞[1,3] 周玉 SUN Jian;XU Qiucheng;TANG Wenyi;ZHAI Feifei;ZHOU Yu(Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China;State Key Laboratory of Air Traffic Management System,Nanjing 210007,China;Beijing Zhongke Fanyu Technology Co.Ltd.,Beijing 100190,China)
机构地区:[1]中国科学院自动化研究所,北京100190 [2]空中交通管理系统全国重点实验室,南京210007 [3]北京中科凡语科技有限公司,北京100190
出 处:《指挥信息系统与技术》2025年第1期59-63,89,共6页Command Information System and Technology
基 金:空中交通管理系统与技术国家重点实验室开放基金(SKLATM20220)资助项目。
摘 要:当前大多数知识抽取方法采用两阶段方式,存在一定的误差传递情况;生成式知识抽取方法由于本身的模型特点,导致生成的结构具有一定的不可控性。鉴于此,提出了一种基于知识框架Schema约束的生成式知识抽取方法。该方法以生成式预训练语言模型T5为基座模型,通过预先定义的知识框架结构来引导模型一步生成包含在数据中的所有嵌套性结构知识。试验结果表明,该方法能够精确抽取包含在数据里的所有知识。Currently,the two-stage approach adopted by most knowledge extraction methods can result in some error transmission.On the other hand,generative knowledge extraction methods have certain uncontrollable characteristics due to their inherent model characteristics.In view of this,a generative knowledge extraction method based on constraints of the knowledge framework(Schema)is proposed.In the method,the generative pre-trained language model T5 is utilized as the base model,and a pre-defined knowledge framework structures are guided to generate all nested structural knowledge contained in the data.Experimental results show that the method can accurately extract all the knowledge contained in the data.
关 键 词:知识抽取 生成式模型 Schema约束 嵌套式结构
分 类 号:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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