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基于BERT的三维地质建模约束信息抽取方法及意义
文献摘要：
地质报告中地质体的几何、拓扑及属性信息是三维地质建模过程中重要约束性信息.但传统的属性信息抽取方法存在覆盖率有限、局限于人工设计特征及模型泛化能力差等问题.面向三维建模任务,总结了地质报告中地质体的几何、拓扑及属性文本的特点,提出了 一种基于BERT-BiLSTM-CRF的三维地质建模信息抽取方法;基于BERT预训练模型,构建融合BiLSTM和CRF的深度学习模型,通过BERT模型获取动态字符深层次语义信息,弥补静态词向量无法解决一词多义的问题,提高地质体复杂建模信息的抽取能力.以43篇地质报告为数据源进行模型性能评估,实验结果表明所提出的方法对于地质体三类属性信息抽取准确率达到90％以上,对于三维地质建模具有重要支撑作用.
文献关键词：
三维地质建模;属性抽取;BERT;约束信息
中图分类号：
作者姓名：
邱芹军;马凯;朱恒华;刘春华;谢忠;谭永健;陶留锋
作者机构：
中国地质大学(武汉)计算机学院,湖北武汉 430074;智能地学信息处理湖北省重点实验室,湖北武汉 430074;湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室,湖北宜昌 443002;三峡大学计算机与信息学院,湖北宜昌 443002;山东省地质调查院,山东济南 250000
文献出处：
引用格式：
[1]邱芹军;马凯;朱恒华;刘春华;谢忠;谭永健;陶留锋-.基于BERT的三维地质建模约束信息抽取方法及意义)[J].西北地质,2022(04):124-132
A类：
B类：
BERT,三维地质建模,约束信息,信息抽取,地质体,属性信息,要约,约束性,设计特征,模型泛化,泛化能力,三维建模,BiLSTM,CRF,预训练模型,深度学习模型,字符,语义信息,词向量,一词多义,数据源,模型性能,性能评估,类属,模具,属性抽取
AB值：
0.296988
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