基于多元信息嵌入與協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的力學(xué)實(shí)體識(shí)別算法

摘要： 自動(dòng)抽取力學(xué)問(wèn)題中的關(guān)鍵實(shí)體是力學(xué)問(wèn)題自動(dòng)解答的重要手段。然而，與開放域相比，力學(xué)問(wèn)題具有大量的專業(yè)詞匯和較長(zhǎng)的實(shí)體，其識(shí)別難度高，準(zhǔn)確率低。針對(duì)該問(wèn)題，基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)（GAT）和Transformer編碼器提出一種用于力學(xué)問(wèn)題關(guān)鍵實(shí)體抽取的實(shí)體識(shí)別算法。針對(duì)漢語(yǔ)的特點(diǎn)設(shè)計(jì)一個(gè)包括字符信息、詞匯信息和部首信息的多元信息嵌入用于增強(qiáng)中文句子表示。提出結(jié)構(gòu)圖和語(yǔ)境圖兩個(gè)圖模型對(duì)中...