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最近对寻址的专利实体关系抽取方法
1
作者
李成奇
雷海卫
+1 位作者
李帆
呼文秀
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第4期1100-1108,共9页
针对专利领域没有公开数据集的问题,标注一个中文专利实体关系抽取数据集PERD(patent entity relation dataset)。为完成实体关系抽取任务,提出最近对寻址的实体关系抽取模型NPAM(nearest pair addressing entity relationship extracti...
针对专利领域没有公开数据集的问题,标注一个中文专利实体关系抽取数据集PERD(patent entity relation dataset)。为完成实体关系抽取任务,提出最近对寻址的实体关系抽取模型NPAM(nearest pair addressing entity relationship extraction model),实体位置信息获取方法的改进、注意力机制建模矩阵和实体抽取方法的创新,使该模型在PERD上F1值达到72.74%,相比模型PRGC提升12.64个百分点。实验结果验证了该模型的有效性。
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关键词
实体关系抽取
专利领域
数据集
最近对寻址
注意力机制
关联性矩阵
全词标记
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题名
最近对寻址的专利实体关系抽取方法
1
作者
李成奇
雷海卫
李帆
呼文秀
机构
中北大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第4期1100-1108,共9页
基金
山西省重点研发计划基金项目(201903D121166)。
文摘
针对专利领域没有公开数据集的问题,标注一个中文专利实体关系抽取数据集PERD(patent entity relation dataset)。为完成实体关系抽取任务,提出最近对寻址的实体关系抽取模型NPAM(nearest pair addressing entity relationship extraction model),实体位置信息获取方法的改进、注意力机制建模矩阵和实体抽取方法的创新,使该模型在PERD上F1值达到72.74%,相比模型PRGC提升12.64个百分点。实验结果验证了该模型的有效性。
关键词
实体关系抽取
专利领域
数据集
最近对寻址
注意力机制
关联性矩阵
全词标记
Keywords
entity
relationship
extraction
patent
field
dataset
nearest
pair
addressing
attention
mechanism
correlation
matrix
whole
word
tag
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
最近对寻址的专利实体关系抽取方法
李成奇
雷海卫
李帆
呼文秀
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
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