【摘 要】
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【目的/意义】实现对领域本体分类关系的自动学习识别,解决领域本体知识框架结构体系的自动化构建问题。【方法/过程】通过对领域本体分类关系自动识别的国内外研究现状及存在问题进行分析总结,以当前开源的先进的深度学习文本预训练模型BERT为基础,研究构建了基于BERT的领域本体分类关系自动识别模型,并以资源环境学科领域为例进行了实验研究和评估分析。【结果/结论】基于BERT构建的分类模型能够实现对领域本体分类关系的自动识别,识别方法和流程具有极大地通用性和可移植性,识别精度比传统方法有了较大提升。【创新/局限】微
【机 构】
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中国科学院西北生态环境资源研究院文献情报中心,中国科学院大学
【基金项目】
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国家重点研发计划课题“应对气候变化科学数据与知识集成共享平台建设”(2018YFC1509007),甘肃省青年科技基金计划“甘肃省中医药产业情报大数据监测与集成服务平台建设研究”(20JR10RA034),中国科学院西部之光项目“开放学术资源的情景化组织与服务研究”(Y9AX011001)。
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【目的/意义】实现对领域本体分类关系的自动学习识别,解决领域本体知识框架结构体系的自动化构建问题。【方法/过程】通过对领域本体分类关系自动识别的国内外研究现状及存在问题进行分析总结,以当前开源的先进的深度学习文本预训练模型BERT为基础,研究构建了基于BERT的领域本体分类关系自动识别模型,并以资源环境学科领域为例进行了实验研究和评估分析。【结果/结论】基于BERT构建的分类模型能够实现对领域本体分类关系的自动识别,识别方法和流程具有极大地通用性和可移植性,识别精度比传统方法有了较大提升。【创新/局限】微
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