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基于BERT多知识图融合嵌入的中文NER模型
被引量：
3
1
作者
张凤荔
黄鑫
+2 位作者
王瑞锦
周志远
韩英军
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期390-397,共8页
针对目前特定领域知识图谱构建效率低、领域已有知识图谱利用率不足、传统模型提取领域语义专业性强实体困难的问题,提出了基于BERT多知识图融合嵌入的中文NER模型(BERT-FKG),实现了对多个知识图通过融合语义进行实体间属性共享,丰富了...
针对目前特定领域知识图谱构建效率低、领域已有知识图谱利用率不足、传统模型提取领域语义专业性强实体困难的问题,提出了基于BERT多知识图融合嵌入的中文NER模型(BERT-FKG),实现了对多个知识图通过融合语义进行实体间属性共享,丰富了句子嵌入的知识。该模型在开放域和医疗领域的中文NER任务中,表现出了更好的性能。实验结果表明,多个领域知识图通过计算语义相似度进行相似实体的属性共享,能够使模型吸纳更多的领域知识,提高在NER任务中的准确率。
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关键词
BERT
中文命名实体识别
医疗领域
多知识图融合嵌入
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职称材料
题名
基于BERT多知识图融合嵌入的中文NER模型
被引量：
3
1
作者
张凤荔
黄鑫
王瑞锦
周志远
韩英军
机构
电子科技大学信息与软件工程学院
四川中烟工业有限责任公司成都卷烟厂
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期390-397,共8页
基金
国家自然科学基金(61802033,61472064,61602096)
四川省区域创新合作项目(2020YFQ0018)
四川省科技计划重点研发项目(2021YFS0391,2020YFG0475,2020YFG0414)。
文摘
针对目前特定领域知识图谱构建效率低、领域已有知识图谱利用率不足、传统模型提取领域语义专业性强实体困难的问题,提出了基于BERT多知识图融合嵌入的中文NER模型(BERT-FKG),实现了对多个知识图通过融合语义进行实体间属性共享,丰富了句子嵌入的知识。该模型在开放域和医疗领域的中文NER任务中,表现出了更好的性能。实验结果表明,多个领域知识图通过计算语义相似度进行相似实体的属性共享,能够使模型吸纳更多的领域知识,提高在NER任务中的准确率。
关键词
BERT
中文命名实体识别
医疗领域
多知识图融合嵌入
Keywords
BERT
Chinese named entity recognition
medical field
multi knowledge graph fusion and embedding
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BERT多知识图融合嵌入的中文NER模型
张凤荔
黄鑫
王瑞锦
周志远
韩英军
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
3
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