抽取模型

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基于跨度和图卷积网络的篇章级事件抽取模型
《湖北民族大学学报(自然科学版)》2025年第1期108-113,共6页廖涛 牛冰宇 
国家自然科学基金项目(62076006);安徽省高校协同创新项目(GXXT-2021-008)。
为解决现有的事件抽取方法在实体抽取子任务中难以充分利用上下文信息,导致事件抽取精度较低的问题,提出了基于跨度和图卷积网络的篇章级事件抽取(document-level event extraction based on span and graph convolutional network, DEE...
关键词：事件抽取 跨度 实体抽取 异构图 图卷积网络 上下文信息 
利用扩展词嵌入BERT的地表水系地理命名实体抽取模型
《地理空间信息》2025年第2期1-6,共6页郑旭野 陈涛 周婧娟 
湖北省自然科学基金资助项目(2022CFB194)。
地理知识图谱构建的重要任务之一是地理命名实体的识别。中文文本中词汇结构灵活,词汇边界不明显,地理领域的中文标注数据集稀缺,因此中文文本的地理命名实体识别一直是研究难点之一。针对蕴含地理信息的海量网络文本中的地理命名实体...
关键词：地理知识图谱 BERT 命名实体识别 词汇增强 
面向人才履历信息的三元组联合抽取模型
《计算机与现代化》2025年第2期52-57,76,共7页沈鑫科 李勇 温明 任媛媛 
新疆维吾尔自治区重点研发计划项目(2022B01007-2)。
人才职称评定领域中蕴含着大量人才履历信息,但履历信息通常以自然语言的形式存在,难以从中抽取关键信息作为人才职称评定依据。为了解决此问题,本文将实体抽取和关系抽取进行联合建模,构建一种面向人才履历信息的三元组联合抽取模型(RL...
关键词：实体识别 三元组抽取 联合抽取 人才履历信息 关系重叠 
基于位置和词性特征的藏文情感三元组抽取模型
《计算机技术与发展》2025年第2期130-137,共8页斯曲卓嘎 拥措 赛鸣宇 
西藏自治区科技计划项目(XZ202401JD0010)。
藏文情感三元组(方面词、情感词、情感极性)是细粒度情感分析的核心任务,对于深入理解藏族情感表达和趋势至关重要。但藏文的独特语言结构和文化背景导致其情感表达方式与其他语言不同,从而增加了细粒度情感分析的复杂性。为了提高藏文...
关键词：藏文 Word2Vec 词性 位置特征 情感三元组 
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 
基于知识提示的应急预案少样本关系抽取方法
《中国安全科学学报》2024年第12期213-222,共10页张凯 陈强 倪凯 张玉金 
科技部重大专项(2020AAA0109302)。
为从少样本应急预案文本中精准、快速实现关系抽取,提出一种基于知识提示的K最近邻关系抽取模型(KMKP)。首先,使用融入关系语义的可学习实体类型标记构建提示模板,强化输入对预训练语言模型(PLM)的提示引导效果;其次,利用边界损失函数...
关键词：知识提示 少样本 应急预案 关系抽取 数据增强 K最近邻(KNN)关系抽取模型(KMKP) 
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 
DE-AA:基于词对距离嵌入和轴向注意力机制的实体关系联合抽取模型
《计算机科学》2024年第12期234-241,共8页张梦赢 沈海龙 
实体关系联合抽取为知识图谱的构建提供了关键的技术支持,而重叠关系问题一直都是联合抽取模型研究的重点。现有的方法大多采用多步骤的建模方法,虽然在解决重叠关系问题上取得了很好的效果,但产生了曝光偏差问题。为同时解决重叠关系...
关键词：实体关系联合抽取 轴向注意力机制 词对距离嵌入 表格填充法 
MedRelNet:基于关系融合的中文医学文本实体关系联合抽取模型
《现代计算机》2024年第22期49-54,60,共7页盛西方 赵俊东 陶青川 余艳梅 
为解决传统的实体关系抽取模型在中文医学文本上效果不佳的问题,提出了MedRelNet网络,采用多层次语义融合策略。MedRelNet的核心是新颖的关系融合模块(RelFuse),将关系信息融合到句子表示中,实现实体和关系的充分交互。同时,引入双向长...
关键词：BiLSTM 中文医学文本 实体关系抽取 知识图谱 
基于多层注意力机制与双层BiLSTM结合的民航事件关系抽取模型
《佳木斯大学学报（自然科学版）》2024年第11期114-117,共4页马婷 张潇峰 
中国民用航空飞行学院面上项目(J2021-059)。
弥补民航事件关系抽取研究不足,提出对注意力机制和BiLSTM结合的关系抽取模型应用到民航领域中。首先选取民航应急事件的语料文本,对选取的语料数据进行清理,将语料库中包含的词语进行矢量化生成向量,合并并连接词语属性、实体位置等,...
关键词：民航突发事件 注意力机制 BiLSTM 关系抽取 
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