基于PCNN的工業(yè)制造領(lǐng)域質(zhì)量文本實體關(guān)系抽取方法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大小：250 K
標簽： 制造行業(yè) 質(zhì)量文本 關(guān)系抽取
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文檔介紹： 對汽車、機械等工業(yè)制造行業(yè)的質(zhì)量報告進行關(guān)系抽取,，對于該行業(yè)質(zhì)量知識圖譜、質(zhì)量問答系統(tǒng)等研究有著極為重要的意義,。針對在工業(yè)制造領(lǐng)域的質(zhì)量知識圖譜構(gòu)建過程中尚無公開數(shù)據(jù)集可用的情況,，收集了質(zhì)量文本并進行相應(yīng)的專業(yè)標注，構(gòu)建了工業(yè)制造領(lǐng)域質(zhì)量知識圖譜關(guān)系抽取專業(yè)數(shù)據(jù)集,?；谠摂?shù)據(jù)集利用分段卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Piecewise Convolutional Neural Network，PCNN)實現(xiàn)關(guān)系抽取,，然后根據(jù)中文特性,，提出了改進的PCNN模型(C-PCNN),，以提升在中文語料中關(guān)系抽取的性能,。在本文構(gòu)建的數(shù)據(jù)集中，改進后模型的準確率,、召回率以及F1值優(yōu)于對比的PCNN和RNN模型,，驗證了該方法的可行性和有效性。該研究對從事制造行業(yè)的人員有一定的實際意義,。
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