文本信息抽取

作品数：43被引量：304H指数：10
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相关领域：自动化与计算机技术更多>>
相关作者：林亚平周顺先陈治平王耀南刘云中更多>>
相关机构：湖南大学北京百度网讯科技有限公司中国科学院清华大学更多>>
相关期刊：《计算机应用与软件》《计算机应用研究》《电脑知识与技术》《信息系统工程》更多>>
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基于多任务学习的电力文本信息抽取
《北京航空航天大学学报》2024年第8期2461-2469,共9页纪鑫 武同心 余婷 董林啸 陈屹婷 米娜 赵加奎 
基于图神经网络和图深度学习的电力知识抽取技术研究(52999021N005)。
为提升电力系统故障文本在实际业务场景中的分析处理速度,提出基于预训练与多任务学习的电力故障文本信息自动抽取模型。利用预训练模型学习电力文本词语的上下文信息,挖掘词语的一阶和二阶融合特征,增强特征的表示能力,利用多任务学习...
关键词：电力故障 预训练 多任务学习 实体识别 关系抽取 
基于隐马尔可夫模型的半结构化文本信息抽取研究
《数字通信世界》2024年第6期84-85,93,共3页蒲治宇 
随着互联网和信息技术的快速发展,大量的文本数据在互联网上被生成和存储,这些文本数据包含了丰富的信息。然而,大部分文本数据都是半结构化的,即数据的组织结构不完整或不规则,不适合直接进行分析和处理。因此,半结构化文本信息抽取成...
关键词：半结构化文本 信息抽取 隐马尔科夫模型 
基于RoBERTa-BiGRU-CRF的交通事故处置流程文本信息抽取
《交通运输研究》2024年第3期20-28,共9页陈娇娜 张静 靳引利 王鹏 
国家自然青年科学基金项目(52002315);国家重点研发计划项目(2019YFB1600700)。
为改善现有交通事故应急信息识别中处置流程抽取不足的问题,以提高应急处置知识抽取的准确率,针对交通事故文本信息自然语言描述的复杂性,提出了一种基于预训练模型和混合深度学习网络的交通事故处置流程抽取方法。首先,从事故属性、处...
关键词：交通安全 交通事故 实体抽取 预训练模型 深度学习 时序融合 
基于BERT-Bi-LSTM-CRF模型的机场类中文航行通告要素实体识别被引量：2
《科学技术与工程》2024年第10期4182-4188,共7页郝宽公 董兵 吴悦 彭自琛 罗创 
中国民用航空飞行学院重点科研项目(ZJ2021-09);中央高校基本科研业务费(J2023-050)。
航行通告是民用航空情报领域的重要情报资料,针对中文航行通告专业名词较多、格式不统一及语义复杂等问题,提出了一种基于BERT-Bi-LSTM-CRF的实体识别模型,对航行通告E项内容中事件要素实体进行抽取。首先通过BERT(bidirectional encode...
关键词：机场类航行通告 要素实体识别 双向转换编码器 双向长短期记忆网络 文本信息抽取 
不同自然语言处理方法在土壤环境污染调查报告文本信息抽取中的对比研究被引量：1
《环境科学研究》2024年第3期607-615,共9页孙维维 潘贤章 刘杰 郭观林 李衍 王娟 项钰 王睿 
国家重点研发计划项目(No.2020YFC1807401);中国科学院土壤环境与污染修复重点实验室开放基金课题(No.SEPR2020-10)。
土壤环境污染调查报告中包含着丰富的土壤环境、污染源、迁移途径和受体等信息,但是这些非结构化类型的数据很难直接使用,需要先进行文本信息抽取,以供后续进一步分析处理.本研究针对土壤环境污染调查报告文本信息抽取的技术难点,分别...
关键词：文本要素抽取 BERT模型 GPT模型 污染地块 土壤环境污染调查报告 
基于机器学习的文本信息抽取方法研究被引量：1
《网络安全和信息化》2024年第2期56-59,共4页卞德忠 
构建了一个高效准确的基于机器学习的文本信息抽取框架,并将其应用于医学文本的实际场景,能够有效地从医学文本中抽取关键信息。
关键词：机器学习 文本信息抽取 高效准确 实际场景 
机器学习下半结构化文本信息抽取仿真
《计算机仿真》2023年第2期540-544,共5页朱小龙 邱林 
为了在海量信息源中抽取特定信息,将高维信息转换为低维信息,降低信息抽取难度,提出基于机器学习的半结构化文本信息抽取算法。利用自编码网络对文本信息实行降维处理,将高维的文本信息转变为低维信息,降低信息抽取的复杂度;在单词相似...
关键词：机器学习 自编码网络 信息聚类 隐马尔可夫模型 半结构化文本 信息抽取 
面向智慧动员的动员需求文本信息抽取技术被引量：1
《信息系统工程》2022年第8期119-122,共4页陈前 方四安 余欢 吴飞 
针对智慧动员系统中如何自动解析非结构化的动员需求文本的问题,利用自然语言处理中的信息抽取技术,基于RoBerta预训练语言模型,提出了一种动员需求要素提取模型,将非结构化的需求文本进行结构化转换。实验结果证明了该方法对动员需求...
关键词：动员需求分析 文本信息抽取 自然语言处理 
基于知识图谱的书证目录知识发现研究——以南海书证目录为例被引量：8
《情报杂志》2022年第3期173-180,共8页王燕红 司徒凌云 杨海平 程为 
国家社会科学基金一般项目“南海疆文献资料的知识关联及价值发现研究”(编号:19BTQ053);教育部哲学社会科学研究后期资助重大项目“面向南海维权的民国档案资料增补与研究”(编号:21JHQ014);江苏省社会科学基金青年项目“面向海疆智库领域的知识组织模式研究”(编号:21TQC004)研究成果之一。
[研究目的]南海书证目录的知识图谱构建,有利于实现南海维权文献资料的知识关联,为南海疆权益主张提供快速有效的证据支撑,服务于国家安全。[研究方法]以《中国在南海的历史性权利及证据目录》作为主要的数据来源,并采集了部分百度百科...
关键词：书证目录 知识图谱 知识发现 南海 文本信息抽取 
基于Bootstrapping的家谱文本信息抽取方法研究被引量：3
《图书馆杂志》2022年第2期93-102,共10页鲍宸洋 任明 
中央高校基本科研经费中国人民大学科研基金项目“领域知识图谱构建及其在数字人文中的应用”(项目编号:19XNA009)的研究成果之一。
实现家谱文本信息的自动抽取是家谱资源深度开发利用的关键。目前深度学习在家谱文本信息抽取方面取得了良好的效果,但是对标注数据的依赖始终是其发展瓶颈之一。本文面向家谱的世系小传,研究基于小规模标注数据进行家谱人物和关系的抽...
关键词：家谱文本 信息抽取 深度学习 BOOTSTRAPPING BiLSTM-CRF 
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