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基于BERT的金矿地质实体关系抽取模型研究

         

摘要

金矿实体关系的智能识别是提高金矿文献分析挖掘和知识提取的重要方法和途径.此次研究针对目前金矿实体关系抽取涉及到的核心问题,如金矿实体关系复杂、 人工标注信息少等特点,提出了基于BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformer)的远程监督关系抽取模型.并通过金矿地质数据编码、 金矿分类和金矿地质实体过滤等模块的优化改进,提高了金矿地质实体关系抽取的准确率.最后通过对金矿文献数据的实体关系抽取实验,验证了该方法的有效性.

著录项

  • 来源
    《地质力学学报》 |2021年第3期|391-399|共9页
  • 作者单位

    中国科学院大学 北京 100049;

    中国科学院沈阳计算技术研究所 辽宁 沈阳 110168;

    自然资源部地质信息工程技术创新中心 北京 100037;

    中国地质调查局发展研究中心 北京 100037;

    中国科学院大学 北京 100049;

    中国科学院沈阳计算技术研究所 辽宁 沈阳 110168;

    山东大学大数据技术与认知智能实验室 山东 济南 250100;

    中国科学院大学 北京 100049;

    中国科学院沈阳计算技术研究所 辽宁 沈阳 110168;

    中国科学院大学 北京 100049;

    中国科学院沈阳计算技术研究所 辽宁 沈阳 110168;

    中国科学院大学 北京 100049;

    中国科学院沈阳计算技术研究所 辽宁 沈阳 110168;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 P628.4;
  • 关键词

    远程监督; 关系抽取; BERT; 地质实体;

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