基于深度神经网络的信息抽取研究综述

信息抽取任务旨在从非结构化的文本中抽取出结构化的信息,帮助将海量信息进行自动分类、提取和重构,提高信息的利用率.目前,基于深度神经网络的信息抽取技术已经成为自然语言处理领域最重要的研究主题之一,它提供了分析非结构化文本的有效手段,是实现大数据资源化、知识化和普适化的核心技术,此外进一步为更高层面的应用和任务提供了支撑....     

基于序列到序列模型的法律问题关键词抽取

传统的关键词抽取算法不能够抽取那些没有在文本当中出现过的关键词,因此在抽取法律问题(短文本)的关键词任务上效果不佳。该文提出了一种基于强化学习的序列到序列(seq2seq)模型来从法律问题中抽取关键词。首先,编码器将给定法律问题文本的语义信息压入一个密集矢量;然后,解码器自动生成关键词。因为在关键词抽取任务中,生成的关键词的前后顺序无关紧要,所以引入强化学习来训练所提出的模型。该模型结合了强化学习在决策上的优势和序列到序列模型在长期记忆方面的优势,在真实数据集上的实验结果表明,该模型在关键词抽取任务上有较好的效果。     

面向非结构化文本的开放式实体属性抽取

从非结构化文本中抽取给定实体的属性及属性值,将属性抽取看作是一个序列标注问题.为避免人工标注训练语料,充分利用百度百科信息框(Infobox)已有的结构化内容,对非结构化文本回标自动产生训练数据.在得到训练语料后,结合中文特点,选取多维度特征训练序列标注模型,并利用上下文信息进一步提高系统性能,进而在非结构化文本中抽取出实体的属性及属性值.实验结果表明:该方法在百度百科多个类别中均有效;同时,该方法可以直接扩展到类似的非结构化文本中抽取属性.     

跨文化传播中的人工智能：应用场景、伦理风险与治理路径

当前，人工智能技术在各大新闻和社交媒体中广泛应用，为信息传播带来了极大的便利，但也催生了交互过程中的支配、隐私、歧视等伦理问题。文章从传播过程出发，梳理了人工智能应用下跨文化传播内容的采集、生产、投放和管理的应用场景，分析其在技术实现和技术应用中，可能产生虚假信息和谣言的采集及传播、失业、算法歧视和偏见、隐私泄露、信息茧房、意识形态侵害等伦理风险，提出应加强内容筛选和审查机制、提高算法的透明度和可解释性，完善用户反馈和政府监管机制以及推进职工转岗和企业转型等建议。