基于PCNN-Attention的土壤肥力关系抽取研究

关系抽取旨在抽取文本中实体间的语义关系,是知识图谱构建和信息抽取中的一个关键环节.针对中文土壤肥力文本中语法结构复杂、指标类型较多、同一指标描述方式不同等问题,提出一个基于结合注意力机制的分段卷积神经网络(PCNN-Attention)的土壤肥力关系抽取模型,模型利用分段卷积神经网络实现关系抽取,并在此基础上添加了注意力机制,以提高关系分类的准确性.在构建的数据集中,该模型对多种土壤肥力关系进行抽取,准确度、召回率、F1值加权平均值分别达到了89％、89％、88％,验证了该方法的可行性和有效性,能够满足土壤肥力知识图谱系统构建的需求.