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基于BERT和双向RNN的中文林业知识图谱构建研究
基于BERT和双向RNN的中文林业知识图谱构建研究
作者:
岳琪
李想
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
深度学习
BERT
命名实体识别
实体关系抽取
摘要:
为了融合碎片化林业文本数据,解决目前林业网络知识散乱、无序和关联性不强的问题,将深度学习与知识图谱相结合,提出一种基于改进BERT和双向RNN的模型用于林业实体识别和实体关系抽取.通过基于实体Mask的BERT词向量处理,自动提取出序列中与研究领域相关的词级和语义特征,将词向量输入命名实体识别模型和实体关系提取模型训练.在通用数据集上,实体关系抽取BERT-BiGRU-Attention模型效果更优,F1值提升1%,准确率在90%以上;实体识别BERT-BiLSTM-CRF模型各项指标比传统模型提高2%.在林业数据集上,模型准确率达到80%以上.表明基于BERT和双向RNN模型构建中文林业知识图谱是可行的.在此模型的基础上搭建中文林业知识图谱智能系统,可以优化林业信息管理方法,促进林业发展.
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文献信息
篇名
基于BERT和双向RNN的中文林业知识图谱构建研究
来源期刊
内蒙古大学学报(自然科学版)
学科
关键词
深度学习
BERT
命名实体识别
实体关系抽取
年,卷(期)
2021,(2)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
176-184
页数
9页
分类号
TP391
字数
语种
中文
DOI
10.13484/j.nmgdxxbzk.20210209
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研究主题发展历程
节点文献
深度学习
BERT
命名实体识别
实体关系抽取
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
内蒙古大学学报(自然科学版)
主办单位:
内蒙古大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1000-1638
CN:
15-1052/N
开本:
大16开
出版地:
呼和浩特市赛罕区大学西街235号
邮发代号:
16-67
创刊时间:
1959
语种:
chi
出版文献量(篇)
2696
总下载数(次)
6
总被引数(次)
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