【目的】研究中文文本中关系自动抽取的方法。【方法】以224家农业上市公司2015年–2017年的678份年报为数据来源,采用基于双重注意力机制的门控循环单元算法,进行中文文本关系自动抽取研究。【结果】最终模型在农业金融文本数据集上的平均准确率达78%,相较循环神经网络算法,该算法平均准确率提高约12%。【局限】仅针对224家农业上市公司的数据进行研究,研究涉农企业对象有待进一步拓展。【结论】该模型能够在农业金融相关文本的关系抽取上取得较好效果。
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