【摘 要】
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挖掘新兴产业中的检测信息有利于发现检测机构的检测能力,促进机构合作,加速产业升级.针对新兴产业检验检测数据存在语义混乱、一个主实体对应多个客实体的问题,本文提出一种混合关系标签的深度神经网络实体关系抽取模型.在输入层,构建基于关系的标签,并与语义信息拼接形成模型的输入,增强了模型对不同关系的区分度;在特征提取层,使用双向长短期神经网络与卷积神经网络,从整体与局部提升模型对主客实体特征的抽取能力,同时引入注意力机制,削弱无关特征的影响,提升模型对主客实体的识别能力.实验结果表明,该模型不仅能有效识别出新兴产
【机 构】
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山东理工大学计算机科学与技术学院,山东淄博255000;山东理工大学农业工程与食品科学学院,山东淄博255000
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挖掘新兴产业中的检测信息有利于发现检测机构的检测能力,促进机构合作,加速产业升级.针对新兴产业检验检测数据存在语义混乱、一个主实体对应多个客实体的问题,本文提出一种混合关系标签的深度神经网络实体关系抽取模型.在输入层,构建基于关系的标签,并与语义信息拼接形成模型的输入,增强了模型对不同关系的区分度;在特征提取层,使用双向长短期神经网络与卷积神经网络,从整体与局部提升模型对主客实体特征的抽取能力,同时引入注意力机制,削弱无关特征的影响,提升模型对主客实体的识别能力.实验结果表明,该模型不仅能有效识别出新兴产业检验检测领域的实体,而且能精准判断实体之间的关系,取得了较好的结果.
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