基于机器阅读理解的非遗文本实体抽取研究

摘要：

[目的]针对当前非遗文本实体抽取研究的不足,提出以机器阅读理解方法为基础,通过问答的方式对非遗文本中的实体进行抽取.[方法]构建非遗实体敏感的注意力机制,用于捕捉非遗文本上下文同问题之间的联系,使模型关注同问题相关的非遗实体,并建立非遗文本实体抽取模型ICHQA.[结果]将ICHQA模型在标注的非遗语料库中进行实证研究,并同相关基线模型进行对比,结果表明ICHQA在F1指标中表现最优,达87.139％.为凸显模型的优势和增强可解释性,本文还展开了消融实验并对模型输出进行了可视化.[局限]本文提出的模型仅在非遗语料库中进行验证,泛化性测试不够.[结论]利用机器阅读理解进行非遗实体抽取,能够有效利用实体标签的语义特征,提升实体抽取的效果.

关键词：数字人文、非物质文化遗产、命名实体识别、注意力机制、机器阅读理解

所属期刊栏目：6

分类号：G202(信息与传播理论)

资助基金：国家自然科学基金;南京大学文科青年跨学科团队专项项目;江苏青年社科英才;南京大学仲英青年学者等人才培养计划

在线出版日期：2023-04-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：70-79