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融合BERT-WWM和注意力机制的茶叶知识图谱构建

文献类型： 中文期刊

作者： 刘永波 1 ; 黄强 2 ; 高文波 1 ; 何鹏 1 ; 许钰莎 1 ;

作者机构： 1.四川省农业科学院农业信息与农村经济研究所

2.四川农业大学

关键词： 茶叶;知识图谱;条件随机场;双向长短词记忆模型;注意力机制

期刊名称： 西南农业学报

ISSN： 1001-4829

年卷期： 2022 年 35 卷 012 期

页码： 2912-2921

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： [目的]针对当前茶叶领域语料数据库不完善、多源异构数据聚合能力差、知识共享困难等问题,提出一种基于BERT-WWM-BiLSTM-AttTea-CRF模型的茶叶知识图谱构建方法.[方法]以基于全词掩码的BERT-WWM(Whole Word Masking)层替换预训练模型中的随机掩码BERT层,并根据茶叶领域语料数据的全局文本特征,设计可实现茶叶关键实体权重分配的注意力机制层以提高文本提取的准确率,最后通过条件随机场对序列中的各个实体进行分类提取,从而完成茶叶中文实体识别的整个流程.[结果]BERT-WWM-BiLSTM-AttTea-CRF模型能有效识别茶叶知识文本数据中的实体,对茶叶非结构化数据的实体抽取效果优于RoBERTa_BiLSTM_CRF、ALBERT_BiLSTM-CRF 等主流模型,识别的准确率、召回率、F1 值分别为 92.03%、90.36%、91.19%.经改进后的模型对茶叶品种数据和茶叶病害数据的识别率有明显提升,其F1值分别达到94.32%和94.05%.[结论]本研究所构建的茶叶知识图谱具有数据覆盖面广、聚合能力强、体系完整等优势,对农业特定领域的知识图谱构建和农业中文命名实体的提取研究具有重要意义.

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