【摘 要】
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作战文书具有实体名称复杂多样但结构规范的特点,并且在句子中有大量的重叠实体关系。对于作战文书的知识抽取,现有的方法中采用的流水线模型有误差传播以及关系冗余的问题造
【基金项目】
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装发共性基础课题“基于机器学习的军事知识生成、演化与评估技术”(编号:31511120201)资助
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作战文书具有实体名称复杂多样但结构规范的特点,并且在句子中有大量的重叠实体关系。对于作战文书的知识抽取,现有的方法中采用的流水线模型有误差传播以及关系冗余的问题造成关系抽取能力较差,并且现有的流水线模型无法抽取作战文书中复杂的重叠实体关系。针对这些问题,文中提出了一种基于序列生成模型并结合位置注意力机制的实体与关系联合抽取模型。通过使用作战文书作为数据集并与其他知识抽取模型做对比实验,论文模型既提高了识别非重叠实体关系的准确率,又实现了对重叠实体关系的抽取,从而提高了作战文书知识抽取的整体效果。
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