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题名面向武器装备领域的复杂三元组抽取方法
被引量：1
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作者
游新冬
刘陌村
葛昊杰
肖刚
吕学强
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机构
北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室
军事科学院系统工程研究院复杂系统仿真总体重点实验室
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2024年第3期521-528,共8页
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基金
国防科技重点实验室基金项目(6412006200404)资助
国家自然科学基金项目(62171043)资助.
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文摘
为解决武器装备领域中单实体重叠和实体对重叠的复杂三元组的抽取问题,提出了挂载武器装备领域知识结合多轮对抗攻击的复杂三元组抽取方法(RDA),该方法通过武器装备领域微调后的Bert获取更具领域语义的文本向量;利用在嵌入层发起多轮对抗的方式,实现模型层面的数据增强,减少模型对标注样本规模的依赖;采用单层指针网络获取头实体对头实体的类别进行判定,利用维基百科知识库对武器装备领域的实体类别解释信息的向量,对武器装备类别信息以字为最小粒度进行融合,缓解分层标注的天然缺陷;最后在横纵两个维度基于不同粒度的序列标注实现复杂三元组的抽取.在武器装备领域的数据集上精准率达到88.54%,召回率达到75.88%,F1值达到81.72%,取得了SOTA效果.实验表明提出的RDA方法对武器装备领域的信息利用更加充分,有效地缓解武器装备领域遇到的单实体重叠问题(SEO)和实体对重叠(EPO)问题.
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关键词
三元组抽取
武器装备领域
复杂命名实体识别
单层指针网络
多轮对抗攻击
RDA
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Keywords
triple extraction
weapons and equipment field
complex named entity recognition
single-layer pointer network
multiple rounds of counterattack
RDA
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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