文献类型： 中文期刊

作者： 聂啸林 ¹ ; 张礼麟 ¹ ; 牛当当 ¹ ; 吴华瑞 ² ; 朱华吉 ² ; 张宏鸣 ¹ ;

作者机构： 1.西北农林科技大学信息工程学院

2.北京市农林科学院信息技术研究中心

关键词： 信息化;深度学习;知识图谱;命名实体识别;BERT;残差结构

期刊名称： 农业工程学报

ISSN： 1002-6819

年卷期： 2024 年 003 期

页码： 201-210

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 为解决构建知识图谱过程中由于上下文环境复杂、现有模型字向量语义表征相对单一导致领域专业实体识别率低的问题，该研究提出了来自转换器的双向编码器表征量（bi-directional encoder representation from transformer, BERT）和残差结构（residual structure, RS）融合的命名实体识别模型（bert based named entity recognition with residual structure,BBNER-RS）。通过BERT模型将文本映射为字符向量，利用双向长短时记忆网络（bi-directional long-short term memory, BiLSTM）提取局部字符向量特征，并采用RS保留BERT提供的全局字符向量特征，以提高字向量的语义丰富度，最后通过条件随机场（conditional random field, CRF）模型对特征向量解码，获取全局最优序列标注。与其他命名实体识别模型相比，提出的BBNER-MRS模型在葡萄数据集上表现较好，在葡萄人民日报、玻森、简历和微博数据集上F1值分别达到89.89%、95.02%、83.21%、96.15%和72.51%。最后该研究依托BBNER-MRS模型，提出基于深度学习的两阶段式领域知识图谱构建方法，成功构建了葡萄知识图谱，研究结果可为相关从业人员提供技术和数据支持。