典型文献
基于机器阅读理解的非遗文本实体抽取研究
文献摘要：
[目的]针对当前非遗文本实体抽取研究的不足,提出以机器阅读理解方法为基础,通过问答的方式对非遗文本中的实体进行抽取.[方法]构建非遗实体敏感的注意力机制,用于捕捉非遗文本上下文同问题之间的联系,使模型关注同问题相关的非遗实体,并建立非遗文本实体抽取模型ICHQA.[结果]将ICHQA模型在标注的非遗语料库中进行实证研究,并同相关基线模型进行对比,结果表明ICHQA在F1指标中表现最优,达87.139％.为凸显模型的优势和增强可解释性,本文还展开了消融实验并对模型输出进行了可视化.[局限]本文提出的模型仅在非遗语料库中进行验证,泛化性测试不够.[结论]利用机器阅读理解进行非遗实体抽取,能够有效利用实体标签的语义特征,提升实体抽取的效果.
文献关键词：
数字人文;非物质文化遗产;命名实体识别;注意力机制;机器阅读理解
中图分类号：
作者姓名：
范涛;王昊;张卫;李晓敏
作者机构：
南京大学信息管理学院 南京210023;江苏省数据工程与知识服务重点实验室 南京210023
文献出处：
引用格式：
[1]范涛;王昊;张卫;李晓敏-.基于机器阅读理解的非遗文本实体抽取研究)[J].数据分析与知识发现,2022(12):70-79
A类：
ICHQA
B类：
机器阅读理解,非遗,遗文,实体抽取,问答,注意力机制,上下文,文同,取模,语料库,并同,同相,基线模型,显模型,可解释性,消融实验,模型输出,出进,泛化性,语义特征,数字人文,命名实体识别
AB值：
0.232307
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