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基于PCNN-Attention的土壤肥力关系抽取研究

文献类型： 中文期刊

作者： 季丰 1 ; 周乐乐 1 ; 张彩丽 1 ; 任竹 1 ; 刘楠楠 1 ; 陈磊 1 ;

作者机构： 1.安徽省农业科学院农业经济与信息研究所

关键词： 土壤肥力;PCNN;注意力机制;关系抽取;知识图谱

期刊名称： 安徽农业科学

ISSN： 0517-6611

年卷期： 2022 年 50 卷 017 期

页码： 216-218

摘要： 关系抽取旨在抽取文本中实体间的语义关系,是知识图谱构建和信息抽取中的一个关键环节.针对中文土壤肥力文本中语法结构复杂、指标类型较多、同一指标描述方式不同等问题,提出一个基于结合注意力机制的分段卷积神经网络(PCNN-Attention)的土壤肥力关系抽取模型,模型利用分段卷积神经网络实现关系抽取,并在此基础上添加了注意力机制,以提高关系分类的准确性.在构建的数据集中,该模型对多种土壤肥力关系进行抽取,准确度、召回率、F1值加权平均值分别达到了89%、89%、88%,验证了该方法的可行性和有效性,能够满足土壤肥力知识图谱系统构建的需求.

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