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用BERT和改进PCNN模型抽取食品安全领域关系
被引量：
8
1
作者
赵良
张赵玥
+1 位作者
廖子逸
王玲
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期263-270,共8页
为了提高食品安全领域关系抽取的效率和准确性,该研究在收集食品安全领域语料的基础上,对语料中相应的实体和关系进行标注,构建可用于食品安全领域关系抽取的专业数据集。同时,提出面向食品安全领域的基于BERT-PCNN-ATT-Jieba的关系抽...
为了提高食品安全领域关系抽取的效率和准确性,该研究在收集食品安全领域语料的基础上,对语料中相应的实体和关系进行标注,构建可用于食品安全领域关系抽取的专业数据集。同时,提出面向食品安全领域的基于BERT-PCNN-ATT-Jieba的关系抽取模型,该模型使用基于转换器的双向编码器表征量(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,BERT)预训练模型生成输入词向量,并结合分段卷积神经网络(Piecewise Convolutional Neural Network,PCNN)模型的分段最大池化层能极大程度捕获句子局部信息的特点,在分段最大池化层与分类层之间添加了注意力机制,以进一步提取高层语义。此外,考虑中文语料的特性,在BERT模型进行随机掩码切分之前,采用Jieba分词技术对中文语料进行分词,PCNN模型在执行掩码语言模型(Masked Language Model,MLM)时以词为单位进行掩码,使得输入到训练模型中的句子尽可能减少语义损失,以实现更高效的关系抽取。在该研究构建的数据集基础上,将BERT-PCNN-ATT-Jieba模型与经典的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、PCNN模型、以及结合BERT的CNN、PCNN、PCNN-ATT、PCNN-Jieba等6个模型进行比较,该研究提出的BERT-PCNN-ATT-Jieba模型取得更优的性能,其准确率达到84.72%,召回率达到81.78%,F值达到83.22%。该模型为食品安全领域的知识抽取提供参考,为该领域知识图谱的自动化构建节约了成本,同时为基于该领域知识图谱的知识问答、知识检索、数据共享及食品安全智慧监管等应用提供依据。
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关键词
食品安全
模型
关系抽取
知识图谱
注意力机制
BERT
PCNN
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职称材料
题名
用BERT和改进PCNN模型抽取食品安全领域关系
被引量：
8
1
作者
赵良
张赵玥
廖子逸
王玲
机构
华中
农业
大学
信息
学院
湖北省农业大数据工程技术研究中心(
华中
农业
大学
)
华中科技大学网络安全学院
华中科技大学
武汉国家光电研究中心
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期263-270,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFC1604005)
中央高校基本科研业务费专项资金资助(2662019PY070,2662022JC004,2662022XXYJ001)。
文摘
为了提高食品安全领域关系抽取的效率和准确性,该研究在收集食品安全领域语料的基础上,对语料中相应的实体和关系进行标注,构建可用于食品安全领域关系抽取的专业数据集。同时,提出面向食品安全领域的基于BERT-PCNN-ATT-Jieba的关系抽取模型,该模型使用基于转换器的双向编码器表征量(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,BERT)预训练模型生成输入词向量,并结合分段卷积神经网络(Piecewise Convolutional Neural Network,PCNN)模型的分段最大池化层能极大程度捕获句子局部信息的特点,在分段最大池化层与分类层之间添加了注意力机制,以进一步提取高层语义。此外,考虑中文语料的特性,在BERT模型进行随机掩码切分之前,采用Jieba分词技术对中文语料进行分词,PCNN模型在执行掩码语言模型(Masked Language Model,MLM)时以词为单位进行掩码,使得输入到训练模型中的句子尽可能减少语义损失,以实现更高效的关系抽取。在该研究构建的数据集基础上,将BERT-PCNN-ATT-Jieba模型与经典的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、PCNN模型、以及结合BERT的CNN、PCNN、PCNN-ATT、PCNN-Jieba等6个模型进行比较,该研究提出的BERT-PCNN-ATT-Jieba模型取得更优的性能,其准确率达到84.72%,召回率达到81.78%,F值达到83.22%。该模型为食品安全领域的知识抽取提供参考,为该领域知识图谱的自动化构建节约了成本,同时为基于该领域知识图谱的知识问答、知识检索、数据共享及食品安全智慧监管等应用提供依据。
关键词
食品安全
模型
关系抽取
知识图谱
注意力机制
BERT
PCNN
Keywords
food safety
models
relationship extraction
knowledge graph
attention mechanism
BERT
PCNN
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
用BERT和改进PCNN模型抽取食品安全领域关系
赵良
张赵玥
廖子逸
王玲
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
8
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职称材料
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