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基于RoBERTa-Span-Attack的标签指针网络军事命名实体识别 被引量：4
1
作者 罗兵 张显峰 +1 位作者 段立 陈琳 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2024年第1期76-82,93,共8页
军事领域文本中存在大量军事实体信息,准确识别这些信息是军事文本信息提取和构建军事知识图谱的基础性任务。首先,提出了一种基于RoBERTa预训练模型、跨度和对抗训练的标签指针网络的融合深度模型(RoBERTa-Span-Attack),用于中文军事... 军事领域文本中存在大量军事实体信息,准确识别这些信息是军事文本信息提取和构建军事知识图谱的基础性任务。首先,提出了一种基于RoBERTa预训练模型、跨度和对抗训练的标签指针网络的融合深度模型(RoBERTa-Span-Attack),用于中文军事命名实体识别;然后,采用了一种基于Span的标签指针网络,同时完成实体的起止位置和类别的识别任务;最后,在模型训练过程中加入对抗训练策略,通过添加一些扰动来生成对抗样本进行训练。在军事领域数据集上的实验结果表明:所提出的军事领域命名实体识别模型相较于BERT-CRF、BERT-Softmax和BERT-Span,在识别准确度上具有更优的效果。 展开更多
关键词 军事命名实体识别 预训练模型 跨度 标签指针网络 对抗训练
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基于span指针网络的危险化学品安全知识抽取 被引量：1
2
作者 许蒙蒙 毛帅 +1 位作者 唐漾 王冰 《控制工程》 CSCD 北大核心 2022年第6期1082-1089,共8页
危险化学品安全知识存在数据长、实体跨度大、语义复杂度高且部分实体间存在嵌套等特点,这些特点增大了危险化学品安全知识的抽取难度。为了有效地解决危险化学品安全知识的抽取问题,并针对关系抽取任务中流水线方法存在的误差累积和实... 危险化学品安全知识存在数据长、实体跨度大、语义复杂度高且部分实体间存在嵌套等特点,这些特点增大了危险化学品安全知识的抽取难度。为了有效地解决危险化学品安全知识的抽取问题,并针对关系抽取任务中流水线方法存在的误差累积和实体冗余问题,提出了一种基于span指针网络的关系联合抽取方法,旨在抽取危险化学品安全知识中的三元组信息。此外,为了提升模型的抽取性能和泛化能力,在span指针网络的模型基础上,添加了对抗训练和Lookahead优化器。最终的实验结果证明,此方法在解决危险化学品安全知识的抽取问题上具有优越的性能。 展开更多
关键词 span指针网络 危险化学品安全知识 关系抽取 Lookahead优化器 对抗训练
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