针对铁路文本理解难的问题，通过注入领域知识和细粒度特征来提升关系抽取性能，从而更准确地识别铁路安全风险。
Wang, Youwei · Chengying, Zhu · 国强 · 叶阳东
Complex and Intelligent Systems 2023
引入知识图谱三元组知识，以知识互联模式建模铁路安全风险，弥补了大多工作忽略检测对象间关系的不足。
设计了领域语义增强 transformer 机制，能自动利用铁路专用词典增强语义，从而更好地理解铁路文本。
引入分段卷积神经网络探索三元组知识结构中的细粒度特征，进一步提升关系分类性能。
在中国铁路南区的真实数据集上评估，取得 81.84% AUC 与 76.00% F1，证明了模型的优越性。