一种基于BERT-TKNB模型的电子对抗装备关系抽取方法

本发明提出一种基于BERT‑TKNB模型的电子对抗装备关系抽取方法，属于知识图谱关系抽取技术领域。所述方法包括：步骤S1、获取并处理电子对抗装备文本数据集；步骤S2、构建电子对抗装备领域的词嵌入模型；步骤S3、构建由多头自注意力机制和前馈神经网络组成的双向编码器；步骤S4、构建TKAN多层神经网络模型，并进行特征提取；步骤S5、构建朴素贝叶斯分类器，以进行分类；步骤S6、对整体模型在电子对抗装备文本数据集上进行训练并评估结果。本发明能够提升电子对抗装备文本关系抽取的可靠性和实用性。