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基于格点网格与段尺度注意力机制的知识图谱构建
1
作者
王体春
李昊
王贤伟
《计算机集成制造系统》
北大核心
2025年第4期1368-1382,共15页
为解决当前知识图谱构建模型过程中训练样本特征单一、关系抽取准确率低下的问题,建立一种基于格点网格与段尺度注意力机制的知识图谱自动构建模型(KG-GSAM)。针对实体识别任务,引入格点网格结构对双向门控循环神经网络进行改进;针对关...
为解决当前知识图谱构建模型过程中训练样本特征单一、关系抽取准确率低下的问题,建立一种基于格点网格与段尺度注意力机制的知识图谱自动构建模型(KG-GSAM)。针对实体识别任务,引入格点网格结构对双向门控循环神经网络进行改进;针对关系抽取任务,引入段尺度注意力机制,搭建关系抽取神经网络。在公开数据集和近三年自动导引车领域的专利文本构建的数据集上分别进行实验,结果表明所建立模型在Precision、Recall和F1-score三个指标上与其他知识图谱构建模型相比有一定的优越性。
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关键词
知识图谱
格点网格
段尺度注意力机制
BERT模型
关系抽取神经网络
自动导引车
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职称材料
题名
基于格点网格与段尺度注意力机制的知识图谱构建
1
作者
王体春
李昊
王贤伟
机构
南京航空航天大学直升机动力学全国重点实验室
南京航空航天大学机电学院
出处
《计算机集成制造系统》
北大核心
2025年第4期1368-1382,共15页
基金
直升机动力学全国重点实验室基金资助项目(2023-HA-LB-067-07)
国家自然科学基金(面上)资助项目(51775272)
江苏省自然科学基金(面上)资助项目(BK20221481)。
文摘
为解决当前知识图谱构建模型过程中训练样本特征单一、关系抽取准确率低下的问题,建立一种基于格点网格与段尺度注意力机制的知识图谱自动构建模型(KG-GSAM)。针对实体识别任务,引入格点网格结构对双向门控循环神经网络进行改进;针对关系抽取任务,引入段尺度注意力机制,搭建关系抽取神经网络。在公开数据集和近三年自动导引车领域的专利文本构建的数据集上分别进行实验,结果表明所建立模型在Precision、Recall和F1-score三个指标上与其他知识图谱构建模型相比有一定的优越性。
关键词
知识图谱
格点网格
段尺度注意力机制
BERT模型
关系抽取神经网络
自动导引车
Keywords
knowledge graph
grid
segment attention mechanism
BERT model
relation extraction neural network
automated guided vehicle
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于格点网格与段尺度注意力机制的知识图谱构建
王体春
李昊
王贤伟
《计算机集成制造系统》
北大核心
2025
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