【摘 要】
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随着科技的发展,科技政策逐年增多,如何高效地从科技政策中提取所需信息成为了亟待解决的问题。依托于“河北省科技创新大数据公共服务平台”对科技政策实体关系抽取模型进行了研究与实现。构建基于胶囊网络的实体关系联合抽取模型以从科技政策中提取科技实体关系;为了进一步提高模型运行效率,构建结合词性加权的胶囊网络实体关系联合抽取模型。主要研究内容如下:(1)基于胶囊网络的实体关系联合抽取模型根据科技政策的特点提
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随着科技的发展,科技政策逐年增多,如何高效地从科技政策中提取所需信息成为了亟待解决的问题。依托于“河北省科技创新大数据公共服务平台”对科技政策实体关系抽取模型进行了研究与实现。构建基于胶囊网络的实体关系联合抽取模型以从科技政策中提取科技实体关系;为了进一步提高模型运行效率,构建结合词性加权的胶囊网络实体关系联合抽取模型。主要研究内容如下:(1)基于胶囊网络的实体关系联合抽取模型根据科技政策的特点提出基于胶囊网络的实体关系联合抽取模型。对于文本内容领域性较强的问题,使用word2vec训练有针对性的词嵌入向量以提高文本数据表达的准确性;对于词向量重要程度不一致的情况,使用自注意力机制对词向量进行加权;对于卷积神经网络结构单一,池化层丢失信息较多的情况,使用胶囊网络丰富结构层次,通过胶囊保留文本信息,利用动态路由提高分类效果。通过实验证明了提出模型的可行性,并使用单一变量方法检验几个重要参数对实验的影响。(2)结合词性加权的胶囊网络实体关系联合抽取模型构建基于双向门控循环单元代的胶囊网络实体关系联合抽取模型,并通过实验证明基于BLSTM模型的宏平均F1值比基于BGRU模型的较高,基于BGRU模型比基于BLSTM模型运行时间短;针对词向量表达语义不完善的现象,且考虑到胶囊网络包含一定的位置信息,通过加入词性特征丰富文本信息,构建两种基于self＿attention的词性加权模型,并通过实验验证了后期结合模型的有效性;针对词特征与词性特征权重分布问题,提出使用人工鱼群算法通过迭代寻优的方式优化两个特征权重,提高分类效果。通过实验分别证明了两个优化方案的有效性。
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