多模态公文的结构知识抽取与组织研究

来源：系统工程与电子技术杂志2022年第7期北京时间：

作者：徐瑞麟, 耿伯英, 刘树衎

单位：1. 海军工程大学电子工程学院, 湖北 武汉 430033；2. 中国人民解放军91001部队, 北京 100036；3. 东南大学计算机科学与工程学院, 江苏 南京 211189

摘要：针对目前基于三元组知识构建的知识图谱结构逻辑性弱、难以形成知识体系的问题, 以公文应用背景为牵引, 提出多模态知识结构要素抽取模型, 构建多模态公文文档数据集GovDoc-CN, 在文本和图像两个模态对文档中包括各级标题、摘要、作者、成文时间、文档编号等在内的知识结构要素进行抽取。设计文档结构树模型对抽取的文档知识结构要素进行组织, 并构建结构化图网络实现文档的组织和管理。实验证明, 相较于单一模态的抽取模型, 多模态知识结构要素抽取模型取得了明显的效果提升, 文档结构树模型和基于文档结构树模型构建的结构化图网络为文档知识的组织与管理提供了一种新途径, 具有重要的应用价值。

关键词：多模态,信息抽取,知识组织,文档结构化,公文自动化

基金资助：湖北省自然科学基金(2018CFC800)