【摘 要】
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产业知识图谱作为面向特定领域的知识图谱,可以帮助企业快速了解行业内的技术发展趋势和当前存在的研究难点。在产业知识图谱的构建过程中,如何获取作为核心节点的企业产品信息,并分析产品之间存在的关系是十分重要的环节。本文从企业发布的专利信息角度出发,探索了实体识别和关系抽取在构建产业知识图谱过程中发挥的作用,主要的研究工作如下:针对专利领域数据不足问题,标注了面向专利数据的实体关系联合抽取数据集。同时为了
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产业知识图谱作为面向特定领域的知识图谱,可以帮助企业快速了解行业内的技术发展趋势和当前存在的研究难点。在产业知识图谱的构建过程中,如何获取作为核心节点的企业产品信息,并分析产品之间存在的关系是十分重要的环节。本文从企业发布的专利信息角度出发,探索了实体识别和关系抽取在构建产业知识图谱过程中发挥的作用,主要的研究工作如下:针对专利领域数据不足问题,标注了面向专利数据的实体关系联合抽取数据集。同时为了将预训练语言模型BERT更好地迁移到专利领域,对BERT进行了重新预训练,得到了专利BERT,各项对比实验验证了专利BERT的有效性。提出了一种基于多颗粒度文本表征的命名实体识别方法。该方法首次在模型内部实现了字、词、N-gram表征的结合,并通过N-gram编码器来提取其中的成词特征。在多种不同领域数据集上的结果显示,该方法在辅助识别实体边界问题上具有良好的性能,为进一步抽取实体关系奠定了基础。研究了在专利数据下的三元组生成问题,针对专利数据特有的实体重复现象,提出了融入位置和句法信息的实体关系联合抽取方法,通过利用实体位置和实体对间的依存关系,在模型训练阶段引入了更丰富的上下文信息。在专利数据集上的结果表明,使用专利BERT的改进方法与Baseline相比,在F1值上有24.59%的增幅。设计了面向专利领域的实体关系抽取系统,在辅助生成产业知识图谱、强化产业链方面提供了具体的思路和方案,具有重要的现实应用意义。
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