文章摘要:[目的/意义] 对非物质文化遗产(以下简称非遗)文本展开属性抽取研究，有利于非遗的知识图谱建设和非遗文化传播。[方法/过程] 首先，基于非遗属性表，借助远程监督方法，构建大规模非遗文本属性标注语料。其次，基于深度学习方法构建CNN-BiLSTM-Att-CRF模型，对标注的非遗属性语料库中的属性值进行抽取，并同相关基线模型进行比较。[结果/结论] 通过对标注语料库进行抽样检测，发现基于远程监督的非遗属性抽取标注语料库质量较高；本文提出的模型在多个非遗属性中属性抽取表现最优，同时平均的非遗属性抽取性能最佳。

文章关键词:非物质文化遗产,自然语言处理,远程监督,属性抽取,神经网络,深度学习,

论文作者:范涛^1,2 王昊^1,2 

作者单位:1. 南京大学信息管理学院 2. 江苏省数据工程与知识服务重点实验室 

论文分类号: G122;TP391.1;TP18

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