【摘 要】
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[目的/意义]针对方志资源的知识价值利用率极为有限的现状,探究面向方志知识图谱的自动化术语抽取,解决缺乏大规模标注语料的冷启动问题.[方法/过程]构建由文本表示、特征提
【机 构】
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南京大学信息管理学院,江苏 南京210023;江苏省数据工程与知识服务重点实验室,江苏南京210023
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[目的/意义]针对方志资源的知识价值利用率极为有限的现状,探究面向方志知识图谱的自动化术语抽取,解决缺乏大规模标注语料的冷启动问题.[方法/过程]构建由文本表示、特征提取、序列标注三层体系结构组成的TFT模型,通过远程监督实现源域标注语料到目标域方志文本的知识迁移,并以传统机器学习方法CRF模型作为基准进行对比. [结果/结论]实验结果表明:在文本表示层,Random＜ Char2Vec＜BERT,相较于随机字向量的F1值,Cha2Vec整体提升了约3％,BERT提升了约30％;在序列标注层,Softmax＜ CRF,CRF算法对长实体识别效果有显著提升;BERT-BiLSTM-CRF表现出最强的稳定性,适合应用于融合迁移学习的方志术语抽取.[局限]文章只选取了某地的方志大事记文本用于目标域的实验评估,考虑到方志语料的多样性,这可能会对实验结果造成一定影响.
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