典型文献
融合预训练模型与注意力机制的军事实体关系抽取方法
文献摘要：
军事实体关系抽取是军事信息抽取的主要任务之一,目的在于识别非结构化军事文本中两个命名实体的关系类别.传统的军事关系抽取方法难以解决人工特征不充分、军事领域中文分词不准确以及未能充分利用句子间的实体关系特征等问题.因此,提出了一种融合预训练语言模型(BERT)和注意力机制的军事关系识别方法.该方法能够有效学习上下文语义特征,提高句子的语义特征表达能力.构建一定数量的军事文本语料集,在此基础上的实验结果表明,与多个基线模型相比,所提出的模型抽取效果更优.
文献关键词：
军事实体关系抽取;BiGRU;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
鲁义威;杨若鹏;殷昌盛;卢稳新;石展
作者机构：
国防科技大学信息通信学院,湖北武汉430010
文献出处：
引用格式：
[1]鲁义威;杨若鹏;殷昌盛;卢稳新;石展-.融合预训练模型与注意力机制的军事实体关系抽取方法)[J].信息工程大学学报,2022(01):108-114
A类：
军事实体关系抽取
B类：
预训练模型,注意力机制,信息抽取,主要任务,非结构化,化军,命名实体,难以解决,军事领域,中文分词,句子,关系特征,预训练语言模型,BERT,关系识别,有效学习,上下文语义,语义特征,特征表达,表达能力,语料,基线模型,模型抽取,BiGRU
AB值：
0.326827
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