抽取

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多注意力机制的文本强化关系抽取方法
《计算机工程与设计》2025年第4期1103-1110,共8页丁翠 王占刚 
国家重点研发计划课题基金项目(2018YFC1800203);北京市科技创新服务能力建设-基本科研业务费(市级)(科研类)基金项目(PXM2019_014224_000026)。
关系抽取作为知识图谱的关键技术,存在关系抽取干扰、模型适用性低等问题亟待解决。研究优化实体注意力机制,结合位置特征向量联合约束;引入句子注意力机制,增强关系抽取效果;自适应更新机制,充分利用知识图谱的语义信息,提升关系抽取...
关键词：知识图谱 关系抽取 注意力机制 句子注意力 远程监督 抗干扰实验 信息管理 
语义引导的全局-局部图神经网络的关系抽取
《计算机工程与设计》2025年第3期705-711,共7页任楚岚 刘长胜 邹绍强 井立志 
辽宁省教育厅科学研究基金项目(LJKZ0449);辽宁省教育厅科学研究基金项目(LJKZ0434)。
为解决实体间距离过长导致关系抽取性能不佳的问题,提出一种基于上下文语义引导的全局-局部图神经网络的关系抽取方法。通过注意力增强神经网络集中不同时间步的单词的重要性和相关性,获取上下文语义引导的信息;构建全局-局部图神经网...
关键词：关系抽取 上下文语义 注意力增强神经网络 图神经网络 全局结构 局部实体 长距离 
基于VAE与API行为特征抽取的恶意软件检测
《计算机工程与设计》2025年第2期464-471,共8页于孟洋 师智斌 郝伟泽 张舒娟 
山西省基础研究计划基金项目(20210302123018)。
针对现有检测方法缺乏数据连续性和完整性的建模能力、难以提取API调用序列的全局特征,且对API行为语义表示抽取单一等问题,提出一种基于变分自编码器与API行为特征抽取的恶意软件检测方法。通过词嵌入将调用函数表示为语义稠密向量;基...
关键词：恶意软件检测 变分自编码器 多层卷积神经网络 序列信息 行为语义 频率信息 特征融合 
融合层次对比学习的威胁情报实体关系抽取
《计算机工程与设计》2025年第1期131-137,共7页周法国 宋亚楠 廖俊斌 
国家自然科学基金项目(62072008)。
针对当前威胁情报领域实体关系抽取语义利用不充分、准确率低下的问题,提出一种基于层次对比学习的威胁情报领域实体关系抽取模型。利用预训练模型提取文本特征,融合三元组、句子级别正负样例信息输入到层次对比层进行全局语义和局部边...
关键词：威胁情报 实体关系抽取 层次对比学习 级联解码 正负样例信息 自建数据集 多头注意力机制 
面向开源情报的信息抽取大语言模型被引量：1
《计算机工程与设计》2024年第12期3772-3778,共7页赵勤博 王又辰 陈荣 宋颖毅 栾真 田夫兰 
针对开源情报信息抽取过程依赖多类专用模型和抽取属性限制强等问题,基于一种GLM大语言模型进行指令微调和上下文学习提高信息抽取准确率,利用指令自动化生成方法对原始问题进行泛化,构建SFT数据集。开展多任务统一的微调学习常见抽取模...
关键词：开源情报 大语言模型 信息抽取 指令自动化生成 指令微调 上下文学习 自动思维链 
基于鸟类迁徙关联要素数据的知识图谱构建
《计算机工程与设计》2024年第12期3704-3711,共8页李忠伟 李明轩 李永 张文丰 
自主创新科研计划项目(理工科)-战略专项基金项目(22CX01004A)。
为解决当前鸟类迁徙关联要素数据量繁杂,传统方法不足以高效处理这些数据并精准分析关联要素之间的关系等问题,提出一种鸟类迁徙领域知识图谱构建方法。通过构建本体,利用黄河三角洲生态保护和高质量发展研究院提供的鸟类迁徙数据以及...
关键词：鸟类迁徙 关联要素 实体识别 关系抽取 知识融合 知识图谱 图数据库 
基于BERT语义增强的因果关系抽取模型
《计算机工程与设计》2024年第12期3758-3763,共6页孙争艳 张顺香 陈磊 朱广丽 魏苏波 
安徽省科研计划编制项目重点基金项目(2024AH051731);国家自然科学基金面上基金项目(62076006);安徽高校协同创新基金项目(GXXT-2021-008);安徽省重点研发计划国际科技合作专项基金项目(202004b11020029);国家重点实验室开放基金项目(COGOS-2023HE02);淮南市指导性科技计划基金项目(4302)。
在金融领域,由于专业术语的复杂性,以及句子之间的依赖性,导致因果关系抽取的准确率较低。针对这一问题,提出一种基于BERT语义增强的因果抽取模型,建立基本模型和增强模型,以获取丰富的文本特征实现语义深度提取。使用BERT预训练模型得...
关键词：因果关系抽取 信息抽取 金融领域 对抗神经网络 对抗学习 基本模型 增强模型 
融合GAT与QA提取范式的事件抽取方法
《计算机工程与设计》2024年第10期3081-3088,共8页潘成胜 陈星雨 王建伟 施建锋 
国家自然科学基金项目(61931004、62201274)。
针对传统抽取方法中事件标签语义与事件关系信息利用率低的问题,提出一种融合GAT(图注意力网络)与QA(问题-回答)提取范式的事件抽取方法。将事件类型与论元角色作为查询语句,根据不同事件类型之间的关联构建事件关系图,通过图注意力网...
关键词：图注意力网 问答任务 标签语义 事件抽取 注意力机制 查询语句 事件关系图 
联合句法与位置信息的方面情感三元组抽取
《计算机工程与设计》2024年第10期3096-3102,共7页王浩畅 黄嘉婷 赵铁军 
国家自然科学基金项目(61402099、61702093)。
为提高方面级情感三元组抽取任务的准确率,提出一种联合依存句法关系和位置偏移信息的抽取模型。在模型上下文编码中添加句法关系,结合图卷积网络捕获结构和结点属性信息,增强三元组要素之间的交互能力;在多任务学习部分加入相对位置偏...
关键词：方面级情感分析 三元组抽取 多任务学习 图卷积网络 依存句法 双向长短时记忆网络 深度学习 
基于标签注意力与多粒度网络的层级专利分类
《计算机工程与设计》2024年第10期3074-3080,共7页廖列法 张燕琴 
国家自然科学基金项目(71462018、71761018)。
针对中文专利的多层级自动分类任务中不同层级之间标签丰富语义信息及依赖关系和不同粒度大小的特征信息被忽略问题,提出一种RoBERTa-ALMG模型。通过RoBERTa预训练模型获取专利文本的高级语义表征,在标签注意力模块中借助双重多层感知...
关键词：专利分类 层级分类 预训练模型 标签注意力 多粒度特征抽取 特征信息 信息共享 
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