【摘 要】
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对汽车、机械等工业制造行业的质量报告进行关系抽取,对于该行业质量知识图谱、质量问答系统等研究有着极为重要的意义。针对在工业制造领域的质量知识图谱构建过程中尚无公
【机 构】
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北京京航计算通讯研究所,哈尔滨工业大学经济与管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(11901544)
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对汽车、机械等工业制造行业的质量报告进行关系抽取,对于该行业质量知识图谱、质量问答系统等研究有着极为重要的意义。针对在工业制造领域的质量知识图谱构建过程中尚无公开数据集可用的情况,收集了质量文本并进行相应的专业标注,构建了工业制造领域质量知识图谱关系抽取专业数据集。基于该数据集利用分段卷积神经网络(Piecewise Convolutional Neural Network,PCNN)实现关系抽取,然后根据中文特性,提出了改进的PCNN模型(C-PCNN),以提升在中文语料中关系抽取的性能。在本文构建的数
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