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基于跨度和语义特征的实体关系抽取模型
计算机科学与技术 | 更新时间：2026-01-23

    • 基于跨度和语义特征的实体关系抽取模型

    • Entity relationship extraction method based on span and semantic features

    • “科技媒体新闻记者报道，针对实体关系抽取难题，专家提出了基于跨度和语义特征的端到端模型，有效提升了F1值。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2025年55卷第12期 页码：4045-4051
    • 作者机构：

      1.长春大学 计算机科学技术学院，长春 130022

      2.长春大学 残障人士智能康复与无障碍教育部重点实验室，长春 130022

      3.长春大学 特殊教育学院，长春 130022

    • 作者简介：

      冯萍（1977-），女，副教授，博士研究生.研究方向：人工智能、知识图谱、康复工程.E-mail：fengping@ccu.edu.cn

    • 基金信息：
      吉林省科技厅科技发展计划项目(2023JB405L07);国家自然科学基金面上项目(62377006);吉林省发改委计划项目(2019C048-6)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240474    

      中图分类号： TP391

    • 收稿：2024-04-30，

      纸质出版：2025-12-01

    移动端阅览

  • 冯萍,杨茈茜,王韧杰等.基于跨度和语义特征的实体关系抽取模型[J].吉林大学学报（工学版）,2025,55(12):4045-4051. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240474.

    FENG Ping,YANG Zi-qian,WANG Ren-jie,et al.Entity relationship extraction method based on span and semantic features[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2025,55(12):4045-4051. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240474.

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