【摘 要】
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数字资源存在内容繁杂、结构混乱等问题影响了信息的快速抽取。为了提高其有效利用率，此次实验改进了数据预处理方法来降低误差累积，然后选择长短时记忆算法来提取特征，引入注意力机制来优化并建立关系抽取模型。结果显示在ACE-05和Sem Eval-2010Task-8数据集中，输入WF特征的改进算法F1值分别为55.3%和74.7%,输入特征为WF+PF+EI+DEP的F1值为64.4%和84.2%。在S
【基金项目】
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榆林市2022年科技计划《图书馆古籍文献数字人文开发的应用研究》（CXY-2022-97）；
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数字资源存在内容繁杂、结构混乱等问题影响了信息的快速抽取。为了提高其有效利用率，此次实验改进了数据预处理方法来降低误差累积，然后选择长短时记忆算法来提取特征，引入注意力机制来优化并建立关系抽取模型。结果显示在ACE-05和Sem Eval-2010Task-8数据集中，输入WF特征的改进算法F1值分别为55.3%和74.7%,输入特征为WF+PF+EI+DEP的F1值为64.4%和84.2%。在Sem Eval-2010Task-8数据集中，改进算法对CC关系的特征提取精确率最高为91.7%,对ED关系的特征提取F1值最高为90.5%,ED关系的特征提取召回率最高为88.8%。可以看出改进后的资源抽取算法具有较好的性能优势，可以应用于数据资源的关系抽取中。
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