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作品数：383被引量：709H指数：11
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结合词典方法的图注意力网络实体抽取模型
《小型微型计算机系统》2024年第12期2891-2897,共7页覃文军 乔林 张长帅 曲睿婷 李东 王飞 杨壮观 
国网辽宁省电力有限公司科技项目(2022YF-90)资助。
常见的命名实体识别模型主要关注字词特征的抽取,对上下文语义信息的捕捉与挖掘不够充分,对中文字词边界模糊、语义歧义等问题效果较差;对此,提出了一种结合词典方法的图注意力网络实体抽取模型,能够有效减少错误信息在网络中的传播,增...
关键词：命名实体识别 特征抽取 词典 图注意力网络 交互图 
融合多任务学习和实体遮掩的关系三元组抽取模型
《小型微型计算机系统》2024年第4期845-852,共8页薛志豪 李永强 赵永智 冯远静 
国家自然科学基金面上项目(62073294)资助.
针对流水线式三元组抽取模型中,命名实体识别任务里实体识别和实体分类两个子任务之间存在干扰,关系抽取任务中实体提及词对关系分类也存在干扰的问题,提出一种融合多任务学习和实体遮掩的关系三元组抽取模型.在命名实体识别任务中,先...
关键词：信息抽取 关系三元组抽取 多任务学习 实体遮掩 注意力机制 深度学习 
融合BSRU和胶囊网络的文档级实体关系抽取模型被引量：6
《小型微型计算机系统》2022年第5期964-968,共5页杨超男 彭敦陆 
国家自然科学基金项目(61772342)资助。
文档的内部语义依赖和逻辑结构远远比句子的复杂,传统的实体关系抽取模型未能充分考虑文档中的多个不连续句子间差异化的关系,导致文档级实体关系抽取任务中模型抽取的关系特征不精确.为此,提出融合双向简单循环网络与胶囊网络的文档级...
关键词：文档 实体关系抽取 双向简单循环网络 胶囊网络 
结合注意力及胶囊网络的多通道关系抽取模型被引量：2
《小型微型计算机系统》2021年第10期2038-2043,共6页张亚彤 彭敦陆 
国家自然科学基金项目(61772342)资助。
远程监督关系抽取是自然语言处理领域的重要任务之一.由于识别实体关系的任务是在句子级别进行的,注意力机制分配权重可能存在误差,且现有深度学习模型常采用卷积神经网络进行最终关系分类,并不能充分利用标记实体的位置信息.本文提出...
关键词：远程监督 关系分类 多通道 注意力机制 胶囊网络 
AM-BRNN:一种基于深度学习的文本摘要自动抽取模型被引量：19
《小型微型计算机系统》2018年第6期1184-1189,共6页沈华东 彭敦陆 
上海智能家居大规模物联共性技术工程中心项目(GCZX14014)资助;沪江基金研究基地专项项目(C14001)资助;国家自然科学基金项目(61003031)资助
是文本主要内容和核心思想的最小化表达,对从海量文本数据中快速寻找有价值的信息具有重要意义.利用深度神经网络Encoder-Decoder基本框架,通过引入注意力模型,提出文本摘要抽取的深层学习模型——AM-BRNN.论文先根据中文文本的语言特点...
关键词：文本摘要 深度学习 循环神经网络 
大规模词序列中基于频繁词集的特征短语抽取模型被引量：1
《小型微型计算机系统》2018年第5期1027-1032,共6页余琴琴 彭敦陆 刘丛 
国家自然科学基金项目(61003031)资助;上海市自然科学基金项目(10ZR1421100)资助
目前,大多数文本特征抽取算法是针对特征词集进行抽取的,由于文本数据量大,且内容描述具有多义性和复杂性,以词为单元的特征抽取结果通常存在歧义.为了解决该问题,论文首先将文本生成词序列,综合考虑了词语在词序列中有序性、可重复性...
关键词：MAPREDUCE 词序列 加权关联规则 频繁词集 特征短语 
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