基于双重注意力机制的渔业标准实体关系抽取.pdfVIP

基于双重注意力机制的渔业标准实体关系抽取.pdf

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第 37 卷 第 14 期 农 业 工 程 学 报 Vol.37 No.14 204 2021 年 7 月 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Jul. 2021 基于双重注意力机制的渔业标准实体关系抽取 ※ 杨 鹤,于 红 ,孙哲涛,刘巨升,杨惠宁,张思佳,孙 华,姜 鑫,于英囡 (1. 大连海洋大学信息工程学院,大连 116023 ;2. 设施渔业教育部重点实验室,大连 116023 ;3. 辽宁省海洋信息技术重点 实验室,大连 116023 ) 摘 要:针对渔业标准实体关系抽取任务中存在重叠关系导致的效果不好问题,提出了基于双重注意力机制的实体关系 抽取方法。首先,提出了一种句式分类标注策略,以解决渔业标准文本中重叠关系难以标注的问题;其次,提出了结合 双重注意力机制与 BERT-BiLSTM-CRF (Bidirectional Encoder Representations from Transformers-Bi-directional Long Short-Term Memory-Conditional Random Field)的渔业标准实体关系抽取模型,分别利用字级别注意力机制和句子级别注 意力机制优化权重分配、消除噪音,进而提高关系抽取的准确性;最后,为验证所提出方法的有效性设计了对比试验, 结果表明,基于双重注意力机制的实体关系抽取方法在 DLOU-FSI (Fishery Standard Interaction )数据集(36 万字符)上 准确率、召回率、F 1 值分别达到了 92.67%、92.31%、92.49% 。研究表明,该方法可有效解决渔业标准关系抽取任务中 存在的重叠关系问题,提升了渔业标准实体关系抽取的整体效果,为构建渔业标准知识图谱提供参考。 关键词:渔业; 标准; 模型; 关系抽取;重叠关系;双重注意力机制;语料标注 doi :10.11975/j.issn.1002-6819.2021.14.023 中图分类号:TP391 ;S966 文献标志码:A 文章编号:1002-6819(2021)-14-0204-09 杨鹤,于红,孙哲涛,等. 基于双重注意力机制的渔业标准实体关系抽取[J]. 农业工程学报,2021,37(14):204-212. doi :10.11975/j.issn.1002-6819.2021.14.023 Yang He, Yu Hong, Sun Zhetao, et al. Fishery standard entity relation extraction using dual attention mechanism[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(14): 204-212. (in Chinese with English abstract) doi :10.11975/j.issn.1002-6819.2021.14.023 [6] 构建渔业标准知识图谱的基础工作。程名等 提出了融合 0 引 言  注意力机制和 BiLSTM+CRF 的渔业标准命名实体识别, 数字渔业是中国乡村振兴战略的重要组成部分,也

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