基于BERT的水稻表型知识图谱实体关系抽取研究

摘要

针对水稻表型知识图谱中的实体关系抽取问题,根据植物本体论提出了一种对水稻的基因、环境、表型等表型组学实体进行关系分类的方法.首先,获取水稻表型组学数据,并进行标注和分类;随后,提取关系数据集中的词向量、位置向量及句子向量,基于双向转换编码表示模型(BERT)构建水稻表型组学关系抽取模型;最后,将BERT模型与卷积神经网络模型、分段卷积网络模型进行结果比较.结果 表明,在3种关系抽取模型中,BERT模型表现更佳,精度达95.11％、F1值为95.85％.