| 基于PCNN的工業制造領域質量文本實體關系抽取方法 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：250 K | |
| 標簽： 制造行業 質量文本 關系抽取 | |
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| 文檔介紹： 對汽車、機械等工業制造行業的質量報告進行關系抽取，對于該行業質量知識圖譜、質量問答系統等研究有著極為重要的意義。針對在工業制造領域的質量知識圖譜構建過程中尚無公開數據集可用的情況，收集了質量文本并進行相應的專業標注，構建了工業制造領域質量知識圖譜關系抽取專業數據集。基于該數據集利用分段卷積神經網絡(Piecewise Convolutional Neural Network，PCNN)實現關系抽取，然后根據中文特性，提出了改進的PCNN模型(C-PCNN)，以提升在中文語料中關系抽取的性能。在本文構建的數據集中，改進后模型的準確率、召回率以及F1值優于對比的PCNN和RNN模型，驗證了該方法的可行性和有效性。該研究對從事制造行業的人員有一定的實際意義。 | |
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