【摘 要】
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任务数据语义知识是任务驱动的遥感数据检索的基础,其由时间、空间、任务、遥感数据产品、方法与效果实体六个元素组成。学术图谱的文本中含有丰富多样的任务数据语义知识,对其进行标注是从文本中自动化获取任务数据语义知识的前提。因此如何设计面向学术图谱的任务数据语义知识文本的标记语言、制定其标注规范以及提高标注速率对获取大规模任务数据语义知识具有重要意义。本文以学术图谱中的文本作为数据源,构建了任务数据语义知
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任务数据语义知识是任务驱动的遥感数据检索的基础,其由时间、空间、任务、遥感数据产品、方法与效果实体六个元素组成。学术图谱的文本中含有丰富多样的任务数据语义知识,对其进行标注是从文本中自动化获取任务数据语义知识的前提。因此如何设计面向学术图谱的任务数据语义知识文本的标记语言、制定其标注规范以及提高标注速率对获取大规模任务数据语义知识具有重要意义。本文以学术图谱中的文本作为数据源,构建了任务数据语义知识六种实体的本体模型,设计了任务数据语义知识文本标记语言,建立了任务数据语义知识文本标注规范,并利用深度主动学习的方法设计了半自动化标注算法,实现了任务数据语义知识的快速标注。本文的主要工作包括以下三个部分:（1）任务数据语义知识文本标记语言设计本文参考遥感领域相关知识,构建了任务数据语义知识组成实体的本体框架,通过对学术图谱文本结构与任务数据语义知识描述特征的分析,设计了任务数据语义知识文本标记语言。（2）任务数据语义知识文本标注规范针对任务数据语义知识文本描述多样、实体表达不一致的问题,根据任务数据语义知识命名实体的文本表达特征,对任务数据语义知识中组成实体制定了标注规范,形成了比较完整的标注体系。（3）基于深度主动学习的任务数据语义知识文本半自动化标注针对人工标注效率低的问题,本文利用深度主动学习的方法对任务数据语义知识文本进行半自动化标注。首先通过样本选择策略选择样本,然后利用BERT-NER模型进行标注,人工审核后将数据扩充到训练集中再次选择样本并再次标注,直到模型达到预期效果。最后实验验证了该方法的有效性。
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