民航突发事件领域本体关系提取方法的研究

• 作者: 李晗 李浩飞 王红
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 关系抽取 民航突发事件 注意力机制 门控循环单元(GRU)模型 领域本体
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 285-293
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 7343字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1901068

摘要

针对民航突发事件领域本体关系抽取准确率低的问题,提出了一种结合注意力机制与双向门控循环单元(BiGRU)的关系抽取模型.首先查询预先训练的词向量矩阵,将文本中每个词语映射为向量表示;其次构建BiGRU,得到词语序列的上下文语义信息;然后在词语层面和句子层面分别引入注意力机制,为表达语义关系更重要的词语和句子分配更大的权重;最后进行模型的训练与优化.将该模型应用在民航突发事件领域本体的关系提取中,实验结果表明该模型相较于其他方法具有更好的提取效果,验证了该模型的有效性,为民航突发事件领域本体关系的自动获取提供了新的方法支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王红	中国民航大学计算机科学与技术学院	45	320	11.0	16.0
2	李浩飞	中国民航大学计算机科学与技术学院	2	1	1.0	1.0
3	李晗	中国民航大学计算机科学与技术学院	1	1	1.0	1.0