研究论文

基于双目注意的供应链管理事件知识图构建的堆叠BiLSTM-NER模型

作者:

尖峰邓、和

道王作者信息和声明

ICMLC’23：2023年第15届机器学习和计算国际会议论文集

2023年2月

页40-46

https://doi.org/10.1145/3587716.35877723

出版:2023年9月7日出版历史

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摘要

基于供应链管理（SCM）相关语料库提取细粒度事件本体知识并构建知识图（KG），对于制造企业有效实施和发展SCM具有重要的指导意义和知识支持。近年来，对供应链管理知识库的研究还没有得到足够的重视。本文旨在为供应链管理提出一种事件逻辑KG构建方法。具体而言，提出了一种基于双目注意机制的堆叠BiLSTM实体识别模型，称为SBBAN模型。首先，利用字符特征注意机制推断出文本序列中对实体识别有重要贡献的关键信息。字符加权特征和字符特征拼接被用作新的字符输入特征。然后通过堆叠BiLSTM获得文本序列的深层语义抽象特征。此外，还添加了一个自我关注机制，以获得与深层上下文相关的特征。实验结果表明，与现有算法相比，该模型在完成事件参数实体匹配和为供应链管理提供知识支持方面表现出更好的性能。

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索引术语

基于双目注意力的供应链管理事件知识图构建堆叠式BiLSTM-NER模型
1. 计算方法
  1. 人工智能
    1. 自然语言处理

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ICMLC’23：2023年第15届机器学习和计算国际会议记录

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619页

国际标准图书编号：9781450398411

内政部：10.1145/3587716

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