【摘 要】
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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
【机 构】
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东北林业大学信息与计算机工程学院,哈尔滨150040
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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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