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摘要
关系抽取旨在抽取文本中实体间的语义关系，是知识图谱构建和信息抽取中的一个关键环节。针对中文土壤肥力文本中语法结构复杂、指标类型较多、同一指标描述方式不同等问题，提出一个基于结合注意力机制的分段卷积神经网络(PCNN-Attention)的土壤肥力关系抽取模型，模型利用分段卷积神经网络实现关系抽取，并在此基础上添加了注意力机制，以提高关系分类的准确性。在构建的数据集中，该模型对多种土壤肥力关系进行抽取，准确度、召回率、F1值加权平均值分别达到了89%、89%、88%,验证了该方法的可行性和有效性，能够满足土壤肥力知识图谱系统构建的需求。
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单位安徽省农业科学院农业经济与信息研究所
