基于依存结构学习的中学数学术语鲁棒抽取

罗凯威; 罗文兵; 黄琪; 王明文

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基于依存结构学习的中学数学术语鲁棒抽取

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中学数学术语抽取方法未考虑句子的依存结构信息,导致对句子的语义理解能力有限。此外,由于依赖依存结构信息的术语抽取方法存在分词或依存结构错误,导致术语抽取准确性和完整性不佳。为解决上述问题,该文提出一种基于依存结构学习的中学数学术语鲁棒抽取模型。模型利用预训练模型得到文本向量语义表示,并借助带有去噪注意力机制层的图神经网络和双向循环神经网络分别捕获文本的依存结构信息和上下文信息,进一步采用注意力机制融合文本结构信息和上下文信息以实现在融入依存结构信息的同时缓解错误分词或依存结构的影响。模型在自建的中学数学术语数据集上抽取精度P和F1值分别达到了83.82%、82.51%,相较于基准模型分别提升了2.21%、1.22%,表明该文所提方法能够鲁棒融合依存结构信息,从而提升中学数学术语抽取的精确性和完整性。

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来源
《中文信息学报》 |2023年第8期|75-85|共11页
作者
罗凯威; 罗文兵; 黄琪; 王明文;
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作者单位

江西师范大学数字产业学院;

江西师范大学计算机信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
术语抽取; 依存结构; 图神经网络;

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