基于卷积神经网络的电力领域事件要素提取方法研究

作     者：邓君华 邹云峰 沈盛宇 季梦黎 DENG Junhua;ZOU Yunfeng;SHEN Shengyu;JI Mengli

作者机构：国网江苏省电力有限公司营销服务中心江苏南京210019 南京云问网络技术有限公司江苏南京211000 

基　　金：国网江苏省电力有限公司科技项目(J2018020) 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2021年第29卷第3期

页      码：132-135,140页

摘      要：随着知识图谱相关技术的不断发展,垂直领域的事件要素抽取作为知识图谱构建中的重要组成部分受到了学者们的广泛关注。由于垂直领域存在的标注数据极少,采用端到端学习的方法难以取得效果,因此提出了基于卷积神经网络的电力领域事件要素提取方法,该方法采用了电力领域命名的实体识别结果及位置信息的卷积神经网络进行特征提取,并训练多个事件要素判别器完成事件的抽取任务。电力领域数据的结果分析表明,文中所提出的事件要素抽取方法与传统基于依存句法分析的模式匹配方法相比,效果显著。

主 题 词：事件要素抽取 知识图谱 电力领域 卷积神经网络 特征提取 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.14022/j.issn1674-6236.2021.03.028

馆 藏 号：203102116...