【摘 要】
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实现对企业日常经营活动文本高效、准确的结构化信息抽取,推动企业数字化建设。抽取结果信息事关企业业务经营,希望模型在满足绝对精确率的基础上召回率越高越好,但现有研究方法不能满足企业实际应用。因此,提出一种基于词性标注和规则相结合的信息抽取方法,对文本分别采用基于词性标注和基于规则的信息抽取策略对文本进行信息抽取并得到抽取结果,再对结果信息进行合规判断和冲突避免,最后引入人工识别。使用石油企业设备日常监控文本数据2029条,对每条文本中10个不同数据值进行信息抽取实验并得到结构化输出结果。精确率P达到100%
【机 构】
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中国石油工程技术研究院有限公司北京石油机械有限公司,中国人民大学信息学院
【基金项目】
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中国石油集团公司课题(2018E-2107),中国石油集团工程技术研究院有限公司课题(CPETQ202003)。
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实现对企业日常经营活动文本高效、准确的结构化信息抽取,推动企业数字化建设。抽取结果信息事关企业业务经营,希望模型在满足绝对精确率的基础上召回率越高越好,但现有研究方法不能满足企业实际应用。因此,提出一种基于词性标注和规则相结合的信息抽取方法,对文本分别采用基于词性标注和基于规则的信息抽取策略对文本进行信息抽取并得到抽取结果,再对结果信息进行合规判断和冲突避免,最后引入人工识别。使用石油企业设备日常监控文本数据2029条,对每条文本中10个不同数据值进行信息抽取实验并得到结构化输出结果。精确率P达到100%
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