一种面向百科数据的作战事件抽取方法技术

本发明专利技术提出一种面向百科数据的作战事件抽取方法，从军事相关的百科文本出发，使用BERT字向量和后缀特征、实体注意力机制等多种方法提升作战事件抽取性能。该方法使用BERT+Bi

【技术实现步骤摘要】
一种面向百科数据的作战事件抽取方法


[0001]本专利技术属于自然语言处理的
，涉及面向百科数据的作战事件抽取方法，以百科文本的作战事件抽取为问题出发点。

技术介绍

[0002]当今我国的军队建设已经进入信息化时代，军队信息化建设需要解决的一个重要问题是智能决策。指挥员在快节奏、高强度的对抗环境下，难以在有限时间内充分分析战局的各种可能情况，导致方案制定不精确、时效性不满足实际作战要求(根据战役规模，持续数月不等)、战时各种风险考虑不够全面等问题。当前主要依靠人定性研判，难以量化指标，急需智能决策系统辅助指挥员进行“精算”和“妙算”。而通过分析大量的历史军事作战事件，自动从中学习作战决策的规律成为了实现智能决策系统的重要途径。因此，抽取大量的军事作战事件以及它们之间的关联关系成为构建智能决策系统的基础工作。百科数据中存储着大量的历史战役数据，利用自然语言处理技术从中自动抽取大量作战事件将为后续智能决策系统的构建提供数据基础。

技术实现思路

[0003]通过对相关百科数据的分析，发现作战事件相关的军事实体(装备、作战单位等)本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向百科数据的作战事件抽取方法，包括如下步骤：(1)军事实体抽取：输入百科文本；对于输入的句子中每个字符，首先生成对应的后缀特征；将句子输入到BERT产生的字向量与后缀特征进行拼接，生成拼接向量；将拼接向量输入到Bi
‑
GRU+CRF模型进行实体识别，标记并抽取出句子中存在的军事实体；(2)事件触发词抽取：将所述百科文本的句子输入到BERT模型中生成字向量特征，之后输入到Bi
‑
GRU模型生成特征向量；对于所述特征向量，利用注意力机制生成对所述军事实体的注意力权重；利用所述对军事实体的注意力权重与所述特征向量进行相乘，得到基于军事实体注意力权重的特征向量；将基于军事实体注意力权重的特征向量输入到CRF模型完成触发词的识别；所述注意力机制...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵青松，赵哲焕，杨克巍，单世民，张鑫，
申请(专利权)人：大连理工大学，
类型：发明
国别省市：