| 基于PCNN的工业制造领域质量文本实体关系抽取方法 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：250 K | |
| 標簽： 制造行业 质量文本 关系抽取 | |
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| 文檔介紹： 对汽车、机械等工业制造行业的质量报告进行关系抽取，对于该行业质量知识图谱、质量问答系统等研究有着极为重要的意义。针对在工业制造领域的质量知识图谱构建过程中尚无公开数据集可用的情况，收集了质量文本并进行相应的专业标注，构建了工业制造领域质量知识图谱关系抽取专业数据集。基于该数据集利用分段卷积神经网络(Piecewise Convolutional Neural Network，PCNN)实现关系抽取，然后根据中文特性，提出了改进的PCNN模型(C-PCNN)，以提升在中文语料中关系抽取的性能。在本文构建的数据集中，改进后模型的准确率、召回率以及F1值优于对比的PCNN和RNN模型，验证了该方法的可行性和有效性。该研究对从事制造行业的人员有一定的实际意义。 | |
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