研究概述

研究背景与挑战

金矿领域存在实体重叠、嵌套以及复杂关系结构

传统信息抽取方法难以处理专业术语和复杂模式

缺乏高效的自动化知识图谱构建流程

解决方案

提出PFNA模型，融合注意力机制

领域特定词嵌入增强策略

构建完整的金矿知识图谱系统

核心技术架构

PFNA模型

基于分区过滤网络，融合注意力机制，动态调整特征权重

领域适配

基于BERT的领域特定词嵌入增强，提升专业术语识别能力

联合抽取

实体识别与关系抽取任务协同优化，提升整体性能

PFNA模型架构图

PFNA模型架构

PFNA模型通过分区过滤编码器和注意力机制实现高效的实体关系联合抽取

数据集构建

语料收集

  • 5,023篇文献初步抓取
  • 1,097篇高质量文献筛选
  • 110余篇硕博学位论文
  • 超过11万行语料数据

标注体系

实体类别 (28种)

  • • 人员机构
  • • 矿物成分
  • • 地质构造
  • • 时空信息

关系类型 (6种)

  • • 因果关系
  • • 层次关系
  • • 相关关系
  • • 覆盖关系
金矿实体关系标注结果

金矿实体关系标注结果示例

实验结果

50.42%

复杂实体抽取
F1提升（vs PURE）

58.54%

复杂关系抽取
F1提升（vs PURE）

6.50%

实体抽取
F1提升（vs PFN）

13.15%

关系抽取
F1提升（vs PFN）

GM数据集实体抽取结果

GM数据集实体抽取结果

GM数据集关系抽取结果

GM数据集关系抽取结果

知识图谱应用

系统功能特性

可视化展示

基于ECharts的交互式图谱展示，支持拖拽、缩放等操作

智能检索

支持实体名称和关键词检索，快速定位目标信息

Neo4j存储

基于图数据库的高效存储和查询管理

金矿知识图谱界面

金矿知识图谱可视化界面

研究意义与应用前景

智能勘探

为金矿勘探提供智能化决策支持，提升找矿效率和准确性

资源管理

系统化整合金矿资源信息，优化资源配置和管理流程

知识服务

为科研人员和从业者提供专业的知识查询和学习平台

技术创新点

1

注意力机制融合

在PFN基础上引入注意力机制，动态调整特征权重，提升复杂实体和关系的识别能力

2

领域适配增强

基于大量金矿文本对BERT进行领域微调，提升专业术语理解能力

3

联合抽取优化

实现实体识别与关系抽取的协同建模，避免错误传播，提升整体性能

4

端到端流程

构建从数据收集到知识图谱应用的完整自动化流程

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