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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于实体和关系抽取的复杂装备研制方案生成规则挖掘方法。该方法通过采用中文命名实体识别技术，并引入词集级注意力机制，显著提升了中文文本中命名实体的识别准确性。该方法的核心在于构建了一个包含输入表示层、序列建模层和标签预测层的命名实体识别系统。输入表示层处理文本并标记实体，序列建模层利用BERT预训练模型进行特征编码，而标签预测层则负责进行精确的标签预测。此外，该方法还涉及对复杂装备领域数据集的标注与构建，以及使用r‑bert模型进行实体间关系的高效抽取。最终，通过结合命名实体和关系抽取的结果，构建出精确的规则，为复杂装备研制过程提供科学、准确的指导，有效支持设计人员应对研制过程中的复杂挑战。
主权项：1.一种基于实体和关系抽取的复杂装备研制方案生成规则挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取复杂装备领域相关论文，并进行数据标注和处理，构建复杂装备领域的实体识别数据集，然后获取到对应的字向量和词向量：1.1选取相关论文使用精灵标注助手进行标注，然后使用“BMES”标注方法对实体进行表示；1.2使用word2vec模型来获取词向量和字向量；2实体识别模型设计：2.1输入表示层设计；处理文本并标记实体；2.2序列建模层设计；输入表示层输出的最终表示序列作为该层输入，使用一个单层的双向长短时记忆网络实现特征提取，捕捉字之间的关系；2.3标签预测层设计；使用条件随机场进行标签预测，在解码过程中使用维特比算法来确定最优的全局标签序列；3进行实验，实现实体识别；4在实体识别的基础上，进行数据标注和处理，从而构建复杂装备领域的关系数据；5使用r-bert模型进行关系抽取；6使用实体识别提取的头实体作为规则前件，尾实体作为规则后件，并以关系识别提取的关系作为关系类型，将它们组合在一起实现规则的构建。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 基于实体和关系抽取的装备研制方案生成规则挖掘方法
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