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作为我国地质调查领域最重要的数据源之一,地质调查报告中蕴含着丰富的地学知识及地质体描述等关键信息,准确高质量地抽取地质命名实体为地学知识图谱构建、知识推理及知识演化提供基础。笔者等在阐述地质命名实体识别任务基础上,分析地质实体不仅包含大量专业术语,还存在实体嵌套、大量长实体等领域特性,进一步增加了地质命名实体识别难度。笔者等提出一种基于轻量级预训练模型(ALBERT)—双向长短时记忆网络(BiLSTM)—条件随机场(CRF)模型的地质命名实体识别方法。首先利用ALBERT对输入字符上下文特征进行建模,并采用BiLSTM对其进行进一步上下文特征表征,最后采用CRF实现标注序列预测。实验结果表明,在构建的地质命名实体识别数据集上,相比于主流的命名实体识别模型算法,本文所提出的方法具有更好的抽取性能,提出的命名实体识别模型能为领域实体识别提供借鉴,同时为地学领域实体关系抽取和地学知识图谱构建提供有力方法支撑。 相似文献
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作为我国地质调查领域最重要的数据源之一,地质调查报告中蕴含着丰富的地学知识及地质体描述等关键信息,准确高质量地抽取地质命名实体为地学知识图谱构建、知识推理及知识演化提供基础。本文在阐述地质命名实体识别任务基础上,分析地质实体不仅包含大量专业术语,还存在实体嵌套、大量长实体等领域特性,进一步增加了地质命名实体识别难度。笔者等提出一种基于轻量级预训练模型（ALBERT）—双向长短时记忆网络（BiLSTM）—条件随机场（CRF）模型的地质命名实体识别方法。首先利用ALBERT对输入字符上下文特征进行建模,并采用BiLSTM对其进行进一步上下文特征表征,最后采用CRF实现标注序列预测。实验结果表明,在构建的地质命名实体识别数据集上,相比于主流的命名实体识别模型算法,本文所提出的方法具有更好的抽取性能,提出的命名实体识别模型能为领域实体识别提供借鉴,同时为地学领域实体关系抽取和地学知识图谱构建提供有力方法支撑。 相似文献
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地质图件及其附属资源（如描述文本）作为地质知识的重要存储媒介,蕴含着大量的地学知识及专家经验知识及隐式知识。快速精准地对多模态地质数据进行知识规范化定义、形式化表达、语义化关联和精准化推理是目前地学知识抽取及挖掘的前沿。当前,海量的地学数据中图件及附属描述信息知识分布零散,图件中的信息无法有效地与描述信息进行关联并提供知识服务。本文以多模态地质数据为数据源,建立了多源数据驱动下的地质图知识表达模型,通过地质基础知识、规则知识及决策知识来表达图件中蕴含的显隐式地质知识,从语义、空间、属性三个维度表示地质对象间的关系;并基于领域知识针对地质图件及描述信息开展了地质实体及关系的精准抽取及存储研究,最后以江西省于都县银坑幅G50E011007图幅150000矿产地质调查矢量数据为例进行了验证与分析,实验结果验证了本文所提出的知识表达模型及知识抽取方法, 能够较好地解决地质知识建模中图文关联弱、知识挖掘不充分等问题。 相似文献
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