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摘要：本发明是问题增强语义的臭氧防控决策抽取方法。包括以下步骤：构建臭氧防控决策模式；根据模式中的相关角色创建问题模版；问题模版与决策文本构建问答文本并进行预训练编码；获取决策文本语义特征与问答文本语义特征；使用上述特征对问题模版嵌入向量进行维度扩张；维度扩张向量向问答文本长度进行映射；通过预训练编码模型的参数共享进行语义增强；计算候选论元概率；使用标注数据训练模型；使用未标注样本得到臭氧防控决策抽取结果。该发明提供了一种有效的自然语言特征语义增强方法，可以在使用更少标注数据时提高在复杂语言结构和多候选论元属于同一实体类型条件下的臭氧防控决策抽取能力。
主权项：1.问题增强语义的臭氧防控决策抽取方法，其特征在于，包括以下步骤：1对于臭氧防控治理防控决策表示内容，构建臭氧防控决策抽取模式，确定防控政策中的决策文本；2对决策文本标注其在决策抽取模式中的表示，作为全词掩码预训练模型训练的训练数据；3通过含有决策抽取模式的问题模板与决策文本构建问答文本，并通过全词掩码预训练模型进行词向量编码表示；4获取词向量编码的问答文本语义特征与决策文本语义特征，对用于表示决策抽取模式中对应角色的问题模版的词向量维度进行扩充,并向问答文本长度嵌入，形成问题增强语义模型；5通过预训练编码的参数共享实现特征增强表示，使用所述训练数据进行问题增强语义模型训练；6对于待抽取的实时臭氧防控治理防控决策表示内容，通过已完成训练的问题增强语义模型进行臭氧防控决策抽取，得到臭氧防控决策信息。
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百度查询： 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司 问题增强语义的臭氧防控决策抽取方法
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