基于GCN的非遗戏剧术语抽取模型研究与应用

"融合GCN远距离约束的非遗戏剧术语抽取模型构建及其应用研究" 非物质文化遗产（非遗）是民族文化的重要组成部分，特别是传统戏剧，它在中国非遗项目中占据显著地位。随着2011年《中华人民共和国非物质文化遗产法》的出台，我国对非遗的保护和传承工作得到了法律保障。传统戏剧包括多样化的剧种和剧目，对这些项目的深入研究有助于戏曲的保护和发扬。 术语识别是文本分析的关键技术，用于从文本中抽取出特定领域的术语。典型的术语识别模型由BERT-BiLSTM-CRF组成，包括字符编码、特征提取和识别术语类型三个阶段。BERT通过双向Transformer编码输入字符，BiLSTM则利用句子序列信息提取特征，而CRF层则负责解码特征并预测术语标签。这一框架在多个领域的术语识别任务上表现出色。 然而，对于传统戏剧术语的识别，存在两个挑战：一是戏剧术语的独特性，如剧种、剧目等非通用实体；二是戏剧文本长度较长，使得特征提取更为复杂。为了应对这些挑战，可以对原模型进行改进。首先，可以引入词性标注和戏剧领域特定的特征，增强BERT的字符编码。其次，虽然BiLSTM擅长处理相邻字符的特征，但对远距离词语关系的捕捉不足。为此，研究中引入了图卷积网络（GCN），GCN能够捕获图结构中直接相连的字符特征，即远距离约束关系，进一步补充BiLSTM的特征提取能力。 GCN通过构建字符间的图结构，可以捕捉到句子中非相邻但有语义联系的词语之间的关系，这对于理解戏剧文本中的远距离依赖至关重要。这种结合GCN和BiLSTM的方法，理论上能更有效地进行戏剧术语的识别。 在实践中，研究者从中国非物质文化遗产官网和其他搜索引擎收集传统戏剧相关数据，构建训练和测试集。通过训练改进后的模型，预期能够提高戏剧术语的识别准确率，从而促进戏剧类非遗项目的保护和研究。此外，这种模型的应用不仅限于传统戏剧，还可以推广到其他非遗领域，推动整个非遗文化的数字化和系统化。 本文的研究目标是构建一个融合GCN远距离约束的非遗戏剧术语抽取模型，以适应戏剧术语识别的特殊需求，并探讨其在实际应用中的潜力。通过模型的改进和优化，有望提升非遗戏剧术语的自动识别效率，为非遗的保护和传承提供有力的工具支持。