Resumen

La organización efectiva y la utilización de datos de equipos militares son piedras angulares importantes para la construcción de un sistema de conocimiento. Construir un grafo de conocimiento en el campo de equipos militares puede describir de manera efectiva la relación entre la entidad y la información de atributos de la entidad. Por lo tanto, el personal relevante puede obtener información de forma rápida y precisa. La extracción de atributos es una parte importante de la construcción del grafo de conocimiento. Dado la falta de datos anotados en el campo de equipos militares, proponemos un nuevo método de anotación de datos, que adopta la idea de supervisión a distancia para construir automáticamente el conjunto de datos de extracción de atributos. Convertimos la tarea de extracción de atributos en una tarea de anotación de secuencia. Al mismo tiempo, proponemos un método de extracción de atributos basado en RoBERTa-BiLSTM-CRF-SEL. En primer lugar, se construye una lista de sinónimos de nombres de atributos, luego se obtiene un corpus de atributos de equipos militares a través de la anotación automática de

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Equipo militar; Gráfico de conocimiento; Extracción de atributos; Método de anotación de datos; RoBERTa-BiLSTM-CRF-SEL; Predicción de límites de entidad
• Keywords:Military equipment; Knowledge graph; Attribute extraction; Data annotation method; RoBERTa-BiLSTM-CRF-SEL; Entity boundary prediction