面向新兴产业的检验检测服务关系抽取

摘要：

挖掘新兴产业中的检测信息有利于发现检测机构的检测能力,促进机构合作,加速产业升级.针对新兴产业检验检测数据存在语义混乱、一个主实体对应多个客实体的问题,本文提出一种混合关系标签的深度神经网络实体关系抽取模型.在输入层,构建基于关系的标签,并与语义信息拼接形成模型的输入,增强了模型对不同关系的区分度;在特征提取层,使用双向长短期神经网络与卷积神经网络,从整体与局部提升模型对主客实体特征的抽取能力,同时引入注意力机制,削弱无关特征的影响,提升模型对主客实体的识别能力.实验结果表明,该模型不仅能有效识别出新兴产业检验检测领域的实体,而且能精准判断实体之间的关系,取得了较好的结果.

关键词：新兴产业、检验检测、关系抽取、标签、卷积神经网络

所属期刊栏目：12

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划2018YFB1403302

在线出版日期：2022-05-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：32-36,43