摘要
本发明公开了一种基于动态知识图谱增强的序列标注方法及系统,方法包括:S1、从基础属性稀疏、属性缺失的文本信息中,挖掘基础属性信息和相关实体信息,构建知识图谱;S2、将输入序列的每个Token映射到知识图谱的实体节点,提取局部子图;S3、通过图卷积网络进行特征提取,得到每个Token的实体嵌入特征;S4、将每个Token的原始特征与实体嵌入特征进行融合;S5、将每个Token的融合特征输入BiLSTM模型,得到输入序列的输出特征;S6、将输入序列的输出特征输入CRF模型,得到输入序列的最终的综合特征。本发明在BiLSTM和CRF的基础上引入GCN模型生成基于知识图谱的特征,并融合原始输入特征和GCN生成的特征,在基础属性稀疏、属性缺失的文本中进行序列标注取得了较好的性能。
技术关键词
BiLSTM模型
嵌入特征
上下文特征
动态知识图谱
输出特征
融合特征
序列标注方法
节点特征
构建知识图谱
CRF模型
矩阵
标签
命名实体识别
序列标注系统
基础
GCN模型
系统为您推荐了相关专利信息
图像分割方法
上采样
注意力
多尺度特征融合
全局平均池化
铁磁性材料缺陷
层析系统
磁化器
仿真模型
信号随时间
模型训练方法
节点
隐私保护机制
智能体模型
服务器