基于MuGNN模型的互联网医疗知识融合研究

为了解决多来源医疗知识库融合过程中常见的知识冗余问题,基于综合多种注意力机制和图卷积神经网络的MuGNN模型对互联网医疗知识融合的效果进行了研究.以乳腺癌疾病为例,首先构建了基于不同医疗网站的疾病实体关系库,然后利用MuGNN模型完成了实体对齐,同时与JAPE模型和GCN-Align模型的实体对齐效果进行了对比,最后对基于不同医疗网站的疾病实体关系库进行知识融合并通过Neo4j图数据库对融合后的知识图谱进行可视化处理.结果表明,与JAPE模型和GCN-Align模型相比,MuGNN模型的实体对齐效果更好.利用综合多种注意力机制和图卷积神经网络的MuGNN模型对互联网医疗知识进行融合,有助于提升多来源互联网医疗知识的融合效果,有助于多源知识图谱的构建与补全,有助于提供更优质的知识服务.     

双语影视知识图谱的构建研究

提出一种双语影视知识图谱(BMKG)的构建流程。通过半自动化的方法构建了双语影视本体(BMO), 将各个影视数据源对齐到BMO, 以保持异构数据源的语义描述一致性。在知识链接方面, 在充分挖掘和利用领域特征的基础上, 采用基于Word2Vec 和TFIDF 两种向量模型的实体相似度计算方法, 使相似度特征增加一倍, 大大提升了模型的链接效果。在实体匹配方面, 提出基于相似度传播算法的实体匹配算法, 并利用影视数据源之间的内在联系, 克服了跨语言实体之间计算相似度的语言障碍。实验结果表明, 当阈值取到0.75 以上时, 实体匹配的准确率都能达到90% 左右。此外, 还建立了影视知识图谱共享平台, 并提供开放性的数据访问和查询接口。     

融合属性嵌入与关系注意力的跨语言实体对齐

目前知识图谱实体对齐的主流方法是通过图神经网络学习知识图谱的嵌入表示，并测量实体嵌入之间的相似性实现实体的对齐.很多实体对齐方法只考虑知识图谱的结构信息和关系信息，却常常忽略了属性信息.针对上述问题，提出了一种融合属性嵌入的实体对齐方法：融合属性信息的精简关系感知双图卷积网络模型.首先，基于关系感知双图卷积网络的注意力机制提取知识图谱的关系信息；然后，利用带高速门的图卷积网络获取属性信息；最后，融合二者的嵌入信息以实现更高准确率的实体对齐.在3个跨语言数据集上的实验结果表明，该方法通过融合知识图谱属性信息增强了实体表示能力，在3个数据集上Hits@1值相比原模型分别增长了6.42%、4.59%和1.98%，对齐效果明显优于目前主流的实体对齐方法.     

基于链接预测模型的融合研究

知识图谱技术在信息检索、智能问答领域有着重要作用.为了解决大型知识图谱中的有效实体缺失问题,需要使用链接预测手段自动预测实体之间缺失的链接,完善知识图谱中缺失的实体.现在有许多链接预测的方法,其中基于神经网络的Grail模型侧重于对局部子图进行推理,具有很强的归纳倾向,但在语义层次建模方面存在不足.因此,提出了Grail&HAKE融合模型,通过将Grail模型与HAKE模型进行融合,解决了Grail模型在语义层次建模方面存在的不足.实验结果表明,Grail&HAKE的融合模型比单独使用Grail和HAKE模型的MRR值分别高出0.100 5和0.306 3,并且在部分数据集上优于其他融合模型.说明Grail&HAKE融合模型在知识图谱的有效实体链接预测方面是有效可用的.     

基于实体对齐的知识图谱构建研究

知识图谱以图的形式描述概念、实体及它们之间的关系,通过建立唐诗、作者和地点等关系图谱,可以从古诗词数据中挖掘深层次的知识。获取互联网中的各种类型的唐诗相关的数据,包括各类百科数据和垂直网站等。利用自顶向下的方法,构建本体,定义领域概念,并自动的从多数据源中抽取出实体、关系及属性等信息进行填充。基于词向量进行实体对齐,判断不同来源的实体是否描述的是现实世界中的同一实体,从而扩充构建好的知识图谱。最后,通过Neo4j图数据库进行展示。     

中文影视知识图谱构建研究

采用半自动化的方法构建中文影视知识图谱。以国内影视领域数据为研究对象,对豆瓣网、百度百科和时光网的数据进行本体对齐,使异构数据源语义描述一致。在知识融合方面,借鉴并优化了Similarity Flooding算法的核心思想,实验结果表明,实体匹配的准确率基本保持在85%以上。建立了中文影视知识图谱可视化平台,并提供开放性的数据访问和查询接口。     

辽代历史文化资源知识图谱构建研究

目前网络上关于辽代历史信息化智能查询服务系统资源相对缺乏,关于辽代历史介绍文本篇幅冗长,不方便大众进行阅读观看.为了便于大众能更加快速准确了解相关的辽代历史知识,基于百度百科、搜狗百科以及基于爬虫技术等形式获取了与辽代历史相关的文本数据,采用BiLSTM-CRF模型进行实体抽取,通过关系抽取模型抽取实体间的关系,通过知识融合等技术对得到的数据进行实体对齐以及本体构建.最终构建辽代历史文化领域知识图谱,并在此知识图谱的基础上开发了可视化查询系统.     

融合语义和结构信息的知识图谱实体对齐

实体对齐能够发现不同知识图谱实体间的对齐关系,是多源知识融合的基础。现有的基于知识表示学习的方法依赖大量标注数据,且并未利用知识图谱中属性等结构化信息,限制了实体对齐的效果。针对这个问题,文章提出融合语义和结构信息的实体对齐方法,使用协同训练(Cotraining)框架,将特征分为语义视角和结构视角,在两个视角下分别训练基于两个图谱联合表示学习(Joint Embedding)的实体对齐模型,并不断选出最可信的实体对齐结果用于辅助另一视角下模型的训练,实现语义和结构信息的融合,从而提升实体对齐的效果。同时,提出使用属性强约束,限制协同训练过程中产生的漂移。实验证明,与传统方法相比,该方法在准确率和F1值上都有提升。     

表示学习知识图谱的实体对齐算法

与现有的根据知识图谱的结构信息或实体属性特征进行相似度匹配的实体对齐的方法不同,提出了一种基于表示学习的知识图谱实体对齐方法.首先,在低维向量空间下,通过机器学习方法学得实体和关系的语义表示,这种表示形式蕴含了知识图谱的内在结构信息及实体属性特征;其次,将人工标注的实体对作为先验知识,学习知识图谱间实体对的映射关系.经实验验证表明:与基于特征匹配的方法SiGMa相比,本文方法能够有效提高知识图谱实体对齐的精确率,同时保持较高的F1值.     

全球通信光缆知识图谱构建及应用

利用知识工程相关方法和技术，构建了全球海底光缆知识图谱．知识图谱中，本体包含了8个实体类型、7个实体属性，实例层包含了1 949个实体、共计8 535个三元组．将所构建知识图谱与DBpedia、Geonames建立了2 378个链接，在此基础上，通过SPARQL查询，对海底光缆数据进行了分析．      

融合生成式模型的知识增强实体链指方法

未链接实体分类是实体链指(Entity Linking, EL)任务中的重要研究内容之一。现有方法存在上下文语义信息不充分、分类准确率低等问题,导致实体链指任务表现不佳。本研究提出一种融合生成式模型的知识增强实体链指方法。该方法将实体链指分为两个子模块,即候选实体排序模块和未链接实体分类模块。本研究基于高精度的候选实体排序模块,获得高质量的知识扩展信息,并对未链接实体分类任务进行知识增强;针对未链指实体提及的分类问题,提出一套生成式框架,该框架能够取得超过基线模型的性能。本研究方法在2020年全国知识图谱与语义计算大会(CCKS2020)评测任务二的中文短文本实体链指数据集上取得了目前最佳性能(整体F值为91.76%),证明知识增强和生成式框架的引入能提高模型的泛化能力,缓解未链接实体分类中的信息不充分问题。     

中文微博实体链接研究

针对2013年CCF自然语言处理与中文计算会议(NLP&CC2013)中文微博实体链接的任务, 使用CCF提供的新浪微博数据作为训练和测试数据, 利用西南交通大学耶宝智慧中文分词平台作为自然语言预处理工具, 提出一种实体链接的方法。该方法应用改进的拼音编辑距离算法和后缀词表匹配法, 提出实体聚类消歧与基于百度百科词频的同类实体消歧相结合的消歧方法。在2013年CCF 中文微博实体链接评测任务中正确结果的准确率为0.8838, 在10 个参赛队伍中名列第3位。表明该方法有效并可以适应文本中的噪声。     

基于主题敏感的重启随机游走实体链接方法

实体链接任务的目的是将文本中的实体指称链接到知识库中与之对应的无歧义实体。针对此任务, 提出一种基于主题敏感的重启随机游走的实体链接方法。该方法首先使用实体指称的背景文本信息将实体指称扩充为全称, 并在维基百科知识库中搜索候选实体, 得到候选实体集合; 根据上述中间结果构建图, 利用在图上的主题敏感重启随机游走得到的平稳分布对候选实体集合进行排序, 选出top 1 的候选实体作为目标实体。实验结果表明, 该方法在KBP2014 实体链接数据集上实验的F 值为0.623, 高于其他系统实验的F值, 能够有效提高实体链接系统的整体性能。     

基于多源知识的中文微博命名实体链接

命名实体在文本中是承载信息的重要单元,而微博作为一种分享简短实时信息的社交网络平台,其文本长度短、不规范,而且常有新词出现,这就需要对其命名实体进行准确的理解,以提高对文本信息的正确分析。提出了基于多源知识的中文微博命名实体链接,把同义词词典、百科资源等知识与词袋模型相结合实现命名实体的链接。在NLP&CC2013中文微博实体链接评测数据集进行了实验,获得微平均准确率为92.97%,与NLP&CC2013中文实体链接评测最好的评测结果相比,提高了两个百分点。     

一个中文实体链接语料库的建设

鉴于现有中文实体链接基准语料库的缺乏, 在ACE2005中文语料库和中文维基百科的基础上, 通过自动构造和人工标注的方法, 构建一个中文实体链接语料库及其相关的中文知识库。与传统的英文实体链接语料库不同, 构造的中文实体链接语料库是基于实体而非单个实体指称(Mention)。中文实体链接语料库的构建, 将为中文实体链接研究提供一个可用的基准平台。     

面向数控机床设计知识图谱构建的实体识别

为解决数控(computer numerical control, CNC)机床设计知识图谱构建过程中关键实体的抽取问题,制定了数控机床领域知识分类标准和标注策略,构建了领域数据集,并提出了一种基于RoBERTa(robustly optimized BERT pretraining approach)的数控机床设计知识实体识别方法。首先,利用数控机床领域数据集对RoBERTa模型进行微调,再利用RoBERTa对文本编码,生成向量表示;其次,采用双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory, BiLSTM)网络提取向量特征;最后,利用条件随机场(conditional random field, CRF)推理出最优结果,进而为实体打上标签。实验结果表明：模型在数据集上的F₁值为86.139%;对多数关键实体的F₁值大于85%;相比其他模型提升2%～18%。可见该方法在数控机床设计知识实体识别中具有明显优势,能够识别机床设计知识文本包含的关键实体,为数控机床设计知识图谱构建提供了数据基础。     

基于深度学习的实体链接研究综述

介绍实体链接的概念和步骤以及基于深度学习的命名实体链接相关问题和研究现状,分析实体链接研究中存在的问题及相应的解决模型,并介绍相关数据集和评测方法.总结国际评测会议中实体链接的现状,展望未来的研究方向.     

基于本体的汽轮机多源异构知识建模与融合

针对目前汽轮发电机组设备维修与故障诊断的知识分散在不同电厂内,普遍存在多源异构、共享困难以及形成信息孤岛等问题,结合全局本体与局部本体建模的方法,分析了汽轮发电机组的结构特性,借助Protégé_4.3建立了汽轮发电机组的全局本体模型与局部本体模型,设计了全局本体与局部本体的映射关系算法,实现了汽轮发电机组多源异构的知识融合与多源知识的检索.采用SQI机械故障模拟实验台对汽轮发电机组产生的故障进行模拟.通过模拟转子质量偏心和转子不平衡,结果表明两者有98%的相似度,即两个不同概念的故障有相同的故障源,说明基于本体的汽轮发电机组多源异构知识模型与融合方法是有效、可行的.     

基于本体的多智能体知识共享和协作

研究了基于本体的知识建模过程及其应用模式，分析了采用本体模式的知识集成和共享，设计了本体知识库的集成和融合方法，提出了基于本体的多智能体知识共享和协作处理模型，并给出了该模型在医学中的应用。研究结果表明，利用本体方式来获取、重用、共享和组织知识，可以简化多智能体协作中知识交互的复杂性，加强异构知识源的融合。     

基于BLSTM-CRF模型的安全漏洞领域命名实体识别

非结构化文本资源提供了大量与漏洞相关的信息,传统的特定领域实体识别依赖特征模板和领域知识来识别相关实体,其识别性能很大程度上依赖于人工选取的特征函数质量.如何利用机器挖掘文本隐含的特征,而不需要人工详细地制定领域术语的特征表达是一项具有挑战性的任务.该文针对安全漏洞领域,提出一种双向长短期记忆网络BLSTM与条件随机场CRF相结合的安全漏洞领域实体识别模型,并使用基于词典的方法对结果进行校正,F值可达到85%以上.实验表明,该方法在提高实体识别的准确率和召回率的同时,能够显著地降低人工选取特征的工作量.