【摘 要】
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随着对地观测技术的快速发展,卫星遥感影像应用场景也日益丰富。然而,由于遥感数据应用门槛相对过高,专业知识储备要求相对严格,遥感应用领域知识缺乏系统化、结构化表示,严重制约了研究者和从业人员在特定行业中快速开发和应用遥感数据资源。文中将高质量的遥感应用领域学术论文和学术专著作为高质量知识库来源,使用引入损失函数Len_loss的BERT-BiLSTMCRF模型作为命名实体识别模型,抽取出卫星实体、传
【机 构】
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中国电子科技集团公司航天信息应用技术重点实验室,中国电子信息产业发展研究院,武汉大学
【基金项目】
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中国电子科技集团公司航天信息应用技术重点实验室开放基金项目(SXX18629X015)。
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随着对地观测技术的快速发展,卫星遥感影像应用场景也日益丰富。然而,由于遥感数据应用门槛相对过高,专业知识储备要求相对严格,遥感应用领域知识缺乏系统化、结构化表示,严重制约了研究者和从业人员在特定行业中快速开发和应用遥感数据资源。文中将高质量的遥感应用领域学术论文和学术专著作为高质量知识库来源,使用引入损失函数Len_loss的BERT-BiLSTMCRF模型作为命名实体识别模型,抽取出卫星实体、传感器实体、分辨率实体、任务实体以及方法实体,进一步将同一篇学术论文摘要中不同实体之间的共现行为用于定义实
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