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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
国家食品安全标准图谱的构建及关联性分析
被引量：
22
2
作者
秦丽
郝志刚
李国亮
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第4期1005-1011,共7页
国家食品安全标准(NFSS)既是食品生产者的操作规范,也是食品安全监督的执法准绳。然而,NFSS种类繁多,它们涉及内容广泛,且相互引用关系复杂。为了系统地研究NFSS的内容与结构,对NFSS进行了知识抽取与引用关系挖掘。首先,利用知识图谱(KG...
国家食品安全标准(NFSS)既是食品生产者的操作规范,也是食品安全监督的执法准绳。然而,NFSS种类繁多,它们涉及内容广泛,且相互引用关系复杂。为了系统地研究NFSS的内容与结构,对NFSS进行了知识抽取与引用关系挖掘。首先,利用知识图谱(KG)技术提取了标准文件的内容与标准文件之间的引用关系,以这些提取出来的内容作为三元组来构建NFSS知识图谱。然后将这个知识图谱与人工构建的基于危害分析关键控制点(HACCP)标准的食品生产过程本体相关联,使食品安全标准与相关的食品生产过程可以建立联系。同时利用Louvain社区发现算法对图谱中的标准引用网络进行分析,发现了在NFSS中引用度较高的标准及其类型。最后,利用gStore的应用程序接口(API)和Django搭建了一个问答系统,实现了基于自然语言的知识检索与推理,可以在指定需求下查询图谱中影响力较高的NFSS。
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关键词
食品安全国家标准
知识图谱
食品生产过程本体
社区发现算法
问答系统
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职称材料
基于多属性综合评价的食品安全标准引用网络重要节点发现方法
被引量：
7
3
作者
郝志刚
秦丽
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第4期1178-1185,共8页
针对如何利用食品安全标准引用网络来从众多的食品安全国家标准中找到对食品安全检验、检测影响较大的关键标准,提出了一种基于多属性综合评价的食品安全标准引用网络重要节点发现方法。首先,利用社交网络分析中的度中心性、紧密度中心...
针对如何利用食品安全标准引用网络来从众多的食品安全国家标准中找到对食品安全检验、检测影响较大的关键标准,提出了一种基于多属性综合评价的食品安全标准引用网络重要节点发现方法。首先,利用社交网络分析中的度中心性、紧密度中心性、介数中心性以及Web页面重要度评价算法PageRank,分别对标准节点的重要性进行评价;然后,使用层次分析法(AHP)计算各个评价指标在重要性评价中的权重,通过基于逼近理想解排序法(TOPSIS)的多属性决策方法综合评价标准节点的重要性并寻找到重要节点;其次,将基于综合评价得到的重要节点与基于度的评价得到的重要节点分别从各自的引用网络中删除,并检验重要节点删除后引用网络的连通性,连通性越差,说明节点越重要;最后,使用Louvain社区发现算法检验网络的连通性,即对网络节点进行社区发现,没有被划入社区的节点越多,说明网络的连通性越差。实验结果表明,相较于基于度的评价方法,基于多属性的综合评价方法发现的重要节点被删除后不能划入社区的节点更多,证明后者能更好地发现引用网络中的重要节点。可见所提方法有助于标准制定者在修改、更新标准时,快速把握核心内容与关键节点,对食品安全国家标准的体系构建起到指导作用。
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关键词
复杂网络
节点重要性
多属性决策
网络连通性
综合评价
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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
国家食品安全标准图谱的构建及关联性分析
被引量：
22
2
作者
秦丽
郝志刚
李国亮
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
)
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第4期1005-1011,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFC1604005)。
文摘
国家食品安全标准(NFSS)既是食品生产者的操作规范,也是食品安全监督的执法准绳。然而,NFSS种类繁多,它们涉及内容广泛,且相互引用关系复杂。为了系统地研究NFSS的内容与结构,对NFSS进行了知识抽取与引用关系挖掘。首先,利用知识图谱(KG)技术提取了标准文件的内容与标准文件之间的引用关系,以这些提取出来的内容作为三元组来构建NFSS知识图谱。然后将这个知识图谱与人工构建的基于危害分析关键控制点(HACCP)标准的食品生产过程本体相关联,使食品安全标准与相关的食品生产过程可以建立联系。同时利用Louvain社区发现算法对图谱中的标准引用网络进行分析,发现了在NFSS中引用度较高的标准及其类型。最后,利用gStore的应用程序接口(API)和Django搭建了一个问答系统,实现了基于自然语言的知识检索与推理,可以在指定需求下查询图谱中影响力较高的NFSS。
关键词
食品安全国家标准
知识图谱
食品生产过程本体
社区发现算法
问答系统
Keywords
National Food Safety Standard(NFSS)
knowledge graph
food production process ontology
community discovery algorithm
question answering system
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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职称材料
题名
基于多属性综合评价的食品安全标准引用网络重要节点发现方法
被引量：
7
3
作者
郝志刚
秦丽
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
)
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第4期1178-1185,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项目(2662019PY070)。
文摘
针对如何利用食品安全标准引用网络来从众多的食品安全国家标准中找到对食品安全检验、检测影响较大的关键标准,提出了一种基于多属性综合评价的食品安全标准引用网络重要节点发现方法。首先,利用社交网络分析中的度中心性、紧密度中心性、介数中心性以及Web页面重要度评价算法PageRank,分别对标准节点的重要性进行评价;然后,使用层次分析法(AHP)计算各个评价指标在重要性评价中的权重,通过基于逼近理想解排序法(TOPSIS)的多属性决策方法综合评价标准节点的重要性并寻找到重要节点;其次,将基于综合评价得到的重要节点与基于度的评价得到的重要节点分别从各自的引用网络中删除,并检验重要节点删除后引用网络的连通性,连通性越差,说明节点越重要;最后,使用Louvain社区发现算法检验网络的连通性,即对网络节点进行社区发现,没有被划入社区的节点越多,说明网络的连通性越差。实验结果表明,相较于基于度的评价方法,基于多属性的综合评价方法发现的重要节点被删除后不能划入社区的节点更多,证明后者能更好地发现引用网络中的重要节点。可见所提方法有助于标准制定者在修改、更新标准时,快速把握核心内容与关键节点,对食品安全国家标准的体系构建起到指导作用。
关键词
复杂网络
节点重要性
多属性决策
网络连通性
综合评价
Keywords
complex network
node importance
multi-attribute decision-making
network connectivity
comprehensive evaluation
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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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
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
国家食品安全标准图谱的构建及关联性分析
秦丽
郝志刚
李国亮
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021
22
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于多属性综合评价的食品安全标准引用网络重要节点发现方法
郝志刚
秦丽
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022
7
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