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科技情报对象关系抽取的技术选择

         

摘要

cqvip:科技情报数据与日俱增,呈现海量、多源、异构的特性。针对上述特点,知识图谱能较深入地分析科技情报,实现对科技情报对象的感知和刻画。科技情报对象关系的抽取是知识图谱构建的关键步骤。本文在总结分析现有关系抽取技术和传统神经网络模型的基础上,提出一种基于长短期记忆神经网络和卷积神经网络深度机器学习的关系抽取技术,并通过实验证明其具有较好的性能,与其他运用神经网络的关系抽取技术相比,该技术的准确率、召回率和F值均有提高,运用该技术有利于增强对科技情报对象关系的感知刻画能力。

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