ABSTRACT Uppmärksamhetsbaserad djupinlärningsmodell som en människocentrerad smart teknik har blivit den toppmoderna metoden för att ta itu med relationsutdragning, samtidigt som man implementerar behandling av naturligt språk. Hur man effektivt kan förbättra modellens beräkningsprestanda har alltid varit ett forskningsfokus i både akademiska och industriella samhällen. I allmänhet skulle modellens strukturer i hög grad påverka slutresultatet av relationsextraktionen. I den här artikeln föreslås en djupgående inlärningsmodell med en ny struktur. I vår modell, efter att ha införlivat motorvägsnätet i en dubbelriktad grind återkommande enhet, uppmärksamhetsmekanismen används dessutom i ett försök att tilldela vikter av viktiga frågor i nätverkets struktur. Här skulle införandet av motorvägsnätet kunna göra det möjligt för den föreslagna modellen att fånga upp mycket mer semantisk information. Experiment på en populär referensdata uppsättning utförs, och resultaten visar att den föreslagna modellen överträffar vissa befintliga relation utvinningsmetoder. Dessutom testas vår metods prestanda också i analysen av geologiska data, där relationsextraktionen i kinesiskt geologiskt fält behandlas och ett tillfredsställande visningsresultat uppnås. INDEX TERMS Relation extrahering, dubbelriktad gated återkommande enhet (BGRU), motorvägsnät, uppmärksamhet, geologiska data.
Luo m.fl. REF föreslog en djupgående inlärningsmodell med en ny struktur, och uppmärksamhetsmekanismen används dessutom i ett försök att fördela vikter av nyckelfrågor i nätverksstrukturen.
Attention-Based Relation Extraction With Bidirectional Gated Recurrent Unit and Highway Network in the Analysis of Geological Data
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}