基于层次化上下文增强与知识库的关键要素抽取方法
Method for key element extraction based on hierarchical context enhancement and knowledge base
1. 北京工商大学 计算机与人工智能学院, 北京 102488
2. 中国科学院自动化研究所 数字内容技术与服务研究中心, 北京 100190
摘要
针对认知电子战(cognitive electronic warfare，CEW)装备试验方案设计中关键要素抽取难以捕获跨句语义依赖、缺乏领域知识融合等问题，开展了关键要素抽取方法研究，提出了一种基于层次化上下文增强与知识库的关键要素抽取方法(hierarchical context enhancement with knowledge base，HCE-KB)。该方法首先采用任务感知规则模板与位置先验生成高召回率候选要素，利用BERT构建层次化语义表示并完成语义排序，依托领域知识库开展一致性校验与复排序，提升抽取结果的规范性与可用性。实验结果表明，在含3400个标注样本的CEW数据集上，该方法相比MDERank的F1值提升20个百分点，处理速度提高2.25倍，验证了方法的有效性与工程应用价值。
基金项目
国家重点研发计划项目(YFC3302600)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0453
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第7期
发布历史
[2026-03-18] 优先出版
引用本文
杨伟杰, 郭海辰, 包红云. 基于层次化上下文增强与知识库的关键要素抽取方法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (7). (2026-03-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0453. (Yang Weijie, Guo Haichen, Bao Hongyun. Method for key element extraction based on hierarchical context enhancement and knowledge base [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (7). (2026-03-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0453. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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