中文司法领域的实体和关系抽取技术在提高办案效率方面具有重要作用,但现有的关系抽取模型缺乏领域知识且难以处理重叠实体,造成难以准确区分和提取实体与关系等问题.通过引入领域知识,提出一种法律信息增强模块,增强了用所提法律潜在...中文司法领域的实体和关系抽取技术在提高办案效率方面具有重要作用,但现有的关系抽取模型缺乏领域知识且难以处理重叠实体,造成难以准确区分和提取实体与关系等问题.通过引入领域知识,提出一种法律信息增强模块,增强了用所提法律潜在关系与全局对应(legal potential relationship and global correspondence,LPRGC)模型理解法律文本中术语、规则和上下文信息的能力,从而提高了实体和关系的识别准确性,进而提升了实体和关系抽取算法的性能.为解决重叠实体问题,设计了一种基于潜在关系和实体对齐的关系抽取方法.通过精确标注实体位置,筛选潜在关系,并利用全局矩阵对齐实体,解决重叠实体的关系抽取问题,能够更准确地捕捉到重叠实体之间的关系,并有效地将其映射到正确的实体对上,从而提高抽取结果的准确性.在中国法律智能技术评测数据集上进行实体和关系抽取实验,结果表明,LPRGC模型的准确率、召回率和F_(1)值分别为85.21%、81.19%和83.15%,均优于对比模型,特别是在处理实体重叠问题时,LPRGC模型在单实体重叠类型的抽取中,F_(1)值达到了81.45%;在多实体重叠类型的抽取中,F_(1)值达80.67%.LPRGC模型在实体和关系抽取的准确性上较现有方法有明显改进,在处理复杂法律文本中的实体重叠问题上取得了显著效果.展开更多
为获得结构化的小麦品种表型和遗传描述,针对非结构化小麦种质数据中存在的实体边界模糊以及关系重叠问题,提出一种基于深度字词融合的小麦种质信息实体关系联合抽取模型WGIE-DCWF(wheat germplasm information extraction model based ...为获得结构化的小麦品种表型和遗传描述,针对非结构化小麦种质数据中存在的实体边界模糊以及关系重叠问题,提出一种基于深度字词融合的小麦种质信息实体关系联合抽取模型WGIE-DCWF(wheat germplasm information extraction model based on deep character and word fusion)。模型编码层通过深度字词融合和上下文语义特征融合,提高密集实体特征识别能力;模型三元组抽取层建立层叠指针网络,提高重叠关系的提取能力。在小麦种质数据集和公开数据集上的一系列对比实验结果表明,WGIE-DCWF模型能够有效提高小麦种质数据实体关系联合抽取效果,同时拥有较好的泛化性,可以为小麦种质信息知识库构建提供技术支撑。展开更多
文摘中文司法领域的实体和关系抽取技术在提高办案效率方面具有重要作用,但现有的关系抽取模型缺乏领域知识且难以处理重叠实体,造成难以准确区分和提取实体与关系等问题.通过引入领域知识,提出一种法律信息增强模块,增强了用所提法律潜在关系与全局对应(legal potential relationship and global correspondence,LPRGC)模型理解法律文本中术语、规则和上下文信息的能力,从而提高了实体和关系的识别准确性,进而提升了实体和关系抽取算法的性能.为解决重叠实体问题,设计了一种基于潜在关系和实体对齐的关系抽取方法.通过精确标注实体位置,筛选潜在关系,并利用全局矩阵对齐实体,解决重叠实体的关系抽取问题,能够更准确地捕捉到重叠实体之间的关系,并有效地将其映射到正确的实体对上,从而提高抽取结果的准确性.在中国法律智能技术评测数据集上进行实体和关系抽取实验,结果表明,LPRGC模型的准确率、召回率和F_(1)值分别为85.21%、81.19%和83.15%,均优于对比模型,特别是在处理实体重叠问题时,LPRGC模型在单实体重叠类型的抽取中,F_(1)值达到了81.45%;在多实体重叠类型的抽取中,F_(1)值达80.67%.LPRGC模型在实体和关系抽取的准确性上较现有方法有明显改进,在处理复杂法律文本中的实体重叠问题上取得了显著效果.
文摘为获得结构化的小麦品种表型和遗传描述,针对非结构化小麦种质数据中存在的实体边界模糊以及关系重叠问题,提出一种基于深度字词融合的小麦种质信息实体关系联合抽取模型WGIE-DCWF(wheat germplasm information extraction model based on deep character and word fusion)。模型编码层通过深度字词融合和上下文语义特征融合,提高密集实体特征识别能力;模型三元组抽取层建立层叠指针网络,提高重叠关系的提取能力。在小麦种质数据集和公开数据集上的一系列对比实验结果表明,WGIE-DCWF模型能够有效提高小麦种质数据实体关系联合抽取效果,同时拥有较好的泛化性,可以为小麦种质信息知识库构建提供技术支撑。
