【摘 要】
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地质关系三元组的抽取对地质领域知识图谱的构建具有非常重要的意义。针对现有的实体关系联合抽取模型无法有效识别重叠三元组（同一句子中的多个关系三元组共享相同的实体）的问题，以及为了应对地质领域专业知识的特殊性，基于预训练语言模型BERT建立了一个用于地质领域关系三元组抽取的层级标注模型HtERT（Hierarchical Tagging Model Based on BERT）。该方法采用中文预训练语
【机 构】
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中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院
【基金项目】
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中石油重大科技项目（ZD2019-183-006）； 中央高校基本科研业务费专项资金（20CX05017A）；
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地质关系三元组的抽取对地质领域知识图谱的构建具有非常重要的意义。针对现有的实体关系联合抽取模型无法有效识别重叠三元组（同一句子中的多个关系三元组共享相同的实体）的问题，以及为了应对地质领域专业知识的特殊性，基于预训练语言模型BERT建立了一个用于地质领域关系三元组抽取的层级标注模型HtERT（Hierarchical Tagging Model Based on BERT）。该方法采用中文预训练语言模型BERT-wwm替代原始的BERT模型作为底层编码器，提高了模型对中文的编码能力。在实体识别阶段，引入关于实体起始位置的嵌入表示限制实体的抽取长度，从而提升了实体识别的准确度；引入全局上下文信息和BiLSTM网络使模型抽取到的特征能更精确的表示地质样本信息，最终在整体上增强了模型对地质关系三元组以及重叠三元组的抽取能力。在地质领域数据集上的实验结果表明，该模型相比于其它基线模型具有显著优势，在精确率、召回率以及F1值上平均获得了15.24、10.96和13.20个百分点的提升，实验验证了该方法在地质领域实体关系联合抽取任务上的有效性。
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