基于依存结构的关系三元组抽取方法

信息抽取是自然语言处理领域的关键任务,关系三元组抽取是信息抽取的核心子任务.在关系三元组抽取任务中,利用句子的依存结构信息可以加强对句子的全局理解,从而提升模型的抽取效果.该文提出了一种基于依存结构分析和图神经网络的抽取方法.首先利用预训练模型得到文本向量语义表示;其次获取文本的依存结构信息并构建成图;接着利用图神经网络编码图的结构信息获取全局理解;最后通过特定的解码方式抽取出文本蕴含的关系三元组.实验结果表明：该抽取方法在NYT29、NYT24和WebNLG数据集上的精确率比已有的联合抽取模型精确率提升0.1%～0.6%,召回率提升0.2%～0.5%,F₁值提升0.1%～0.3%.     

基于语义场景的隐式篇章关系检测方法

针对篇章隐式关系检测较难的问题,提出了一种基于语义场景匹配的平行推理方法。该方法利用框架语义学,将论元抽象为概念一级的语义描述(简称语义场景),实现描述形式的压缩。基于大规模静态数据,通过语义场景的匹配挖掘可比较论元辅助关系推理。该方法能够在保证检测精度的同时,提升检测效率。利用宾州篇章树库(penn discourse tree bank,PDTB)对这一检测方法进行评测,检测精度为55.26%。     

基于关系触发词与单层GRU模型的关系抽取方法

基于关系触发词与单层门控循环单元模型进行关系抽取, 以降低关系抽取模型结构的复杂度, 并提高模型的训练效率. 通过计算单词的依存距离与序列距离得到关系触发词, 利用单层门控循环单元模型进行关系抽取, 并在SemEval 2010 Task 8数据集上进行实验. 实验结果表明, 该方法能有效提取出关系触发词, 并具有较高的关系抽取准确率.     

基于关系触发词与单层GRU模型的关系抽取方法

基于关系触发词与单层门控循环单元模型进行关系抽取, 以降低关系抽取模型结构的复杂度, 并提高模型的训练效率. 通过计算单词的依存距离与序列距离得到关系触发词, 利用单层门控循环单元模型进行关系抽取, 并在SemEval 2010 Task 8数据集上进行实验. 实验结果表明, 该方法能有效提取出关系触发词, 并具有较高的关系抽取准确率.     

面向细粒度隐式篇章关系识别的远距离监督特征学习算法

针对中文细粒度隐式篇章关系识别进行研究。考虑细粒度篇章关系的方向性特点, 提出一种基于远距离监督的特征学习算法。该算法使用远距离监督的方法, 自动标注显式篇章数据, 然后利用词与连词之间的相对位置信息, 训练各个词的词表达, 将词的修辞功能以及关系的方向性编码到密集词表达中, 将这样的词表达应用到细粒度隐式篇章关系分类器。实验结果表明, 在细粒度隐式篇章关系识别任务中, 该方法的分类准确率达到49.79%, 比未考虑篇章关系方向性的方法有较大程度的提高。     

面向互联网食品文本实体关系联合抽取研究

传统实体关系抽取方法中存在错误传播、实体冗余等问题,食品文本语料中存在主实体对应多个关系的特点,针对此情况,提出一种面向互联网食品文本领域的实体关系联合抽取方法。采用序列标注标签和实体关系匹配规则,将实体关系抽取任务转化为序列标注问题;引入基于位置感知的领域词注意力机制的字词双维度语义编码向量,增强文本的语义表征;在对句子进行字词双维度表示的基础上结合双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)和条件随机场(conditional random field, CRF)构建了序列标注模型(position attention-bidirectional encoder representation from transformer, PA-BERT),实现实体关系联合抽取。对比实验证明,提出的实体关系联合抽取模型在食品数据集上的准确率比常用深度神经网络模型高出6%～11%,在食品文本实体关系抽取中是有效性的。     

汉语隐式篇章关系识别

采用一个自建的汉语篇章结构语料库(隐式关系占80%)进行隐式关系识别。语料中将篇章关系分成3个层次, 第一层包含因果、并列、转折、解说四大类。在此语料上, 利用上下文特征、词汇特征、依存树特征, 采用最大熵的分类方法对四大类关系进行识别。实验结果显示, 总正确率为62.15%, 其中并列类识别效果最好, F1值达到75.26%。     

中文关系抽取技术研究

在网络数据杂乱繁多的今天,信息抽取越来越受到重视,而关系抽取作为信息抽取的一个重要研究方向也倍受学者们的关注.在对关系抽取的发展历史进行回顾的基础上,阐述了近五年里关系抽取研究中的主要方法和思路.根据关系抽取中所采用的不同技术,对比分析了他们在模型思路及技术实现上的异同,同时对优势和劣势比较了分析.最后,对关系抽取任务中存在的难点问题进行了阐述,并提出了未来可能的解决思路,旨在为关系抽取技术的进一步发展和应用提供有效的说明和借鉴.     

面向医学文本的实体关系抽取研究综述

实体抽取和关系抽取作为信息抽取的重要子任务,近些年众多学者利用多种技术在该领域开展了深入研究.将这些技术应用于医学领域,抽取非结构化和半结构化的医学文本构建医学知识图谱,可服务于下游子任务.从医学领域实体关系抽取的相关概念出发,从不同角度对深度学习模型进行分类;进而依据数据集的构建方式,对监督学习和远程监督的多实例学习...     

特定领域概念属性关系抽取方法研究

针对互联网中开放式中文文本关系难以抽取的问题, 提出一个新的关系抽取方法。 为缓解关系三元组抽 取较难的问题, 给出一个新的基于属性和概念实例的关系三元组构造方法, 抽取的大量概念实例关系三元组中 不仅包含大量显式关系三元组, 还包含部分隐式关系三元组。 在此基础上, 针对关系三元组含有噪声和错误的 问题, 使用基于 Adaboost 迭代算法的协同训练方法对关系抽取模型进行优化。 以大学类别领域百科条目真实 文本为实验数据进行实验的结果表明, 与同类关系抽取方法对比, 该方法在召回率和 F 值上能取得较好的抽取 性能。     

基于高层语义注意力机制的中文实体关系抽取

实体关系抽取在挖掘结构化事实的信息抽取系统中扮演着重要的角色。近年来,深度学习在关系抽取任务中取得了显著的成果,同时,注意力机制也逐步地融入到神经网络中,进一步提高了关系抽取的性能。但是,目前的注意力机制主要关注一些低层次的特征,比如词汇等。本文提出一种基于高层语义注意力机制的分段卷积神经网络模型(PCNN_HSATT,high-level semantic attention-based piecewise convolutional neural networks),该模型将注意力机制设置在分段最大池化层后,动态地关注了高层次的语义信息。除此之外,由于中文实体关系语料稀疏性较大,本文利用同义词词林对COAE2016语料进行增强以扩大数据规模。最后在COAE2016和ACE2005的中文语料上进行实验,F1值分别达到了78.41%和73.94%,与效果最好的SVM方法相比分别提高了10.45%和0.67%,这充分证明了PCNN_HSATT模型在中文关系抽取上的有效性。     

构式语法视域下人体词眉的认知研究

近年来人体词眉在国内学术界开始受到关注,但研究仍处于起步阶段,在深度和广度上有待加强。基于此,选取四大古典名著为语料,从构式语法的词汇和句法层面出发,借助格式塔心理学(gestalt psychology)和隐转喻等理论,对眉的两大认知功能容貌和情感展开了系统综合的分析。通过统计发现,在容貌构式中不同的人体词与眉搭配共现的频率不同,这个差异可以用格式塔心理学来解释;另外,无论是情感词汇还是非情感词汇进入情感构式后,都具有情感作用力。     

文档级关系抽取方法的研究进展

关系抽取是自然语言处理领域的一项基础研究,抽取的结果可以用于知识图谱构建、人机问答、语义搜索等下游任务,具有广泛的应用场景和重要的研究价值。近年来,关系抽取研究取得了丰富的成果,但绝大多数研究局限于句子级关系抽取。研究表明,大量的关系无法通过单个句子提取,随着深度学习和自然语言处理技术的不断发展,文档级关系抽取研究工作迎来了新一轮的机遇和挑战。文中着重对近几年文档级关系抽取的研究进展进行分类和梳理,提炼出文档级关系抽取的一般技术路线图,分析文档级关系抽取研究的特征编码及特征聚合方法,并根据提取特征的不同,将文档级关系抽取方法概括为基于词汇特征、基于句法特征以及基于关系特征的3类方法;同时介绍常用文档级关系抽取数据集和评测指标,并对未来的研究趋势进行展望。     

结合语义和依存关系的药物相互作用关系抽取

从生物医学文本中抽取药物相互作用对可以快速更新药物数据库,具有非常重要的意义与医学应用价值.现有的神经网络模型往往仅从句子序列或其他外部信息中学习到单一片面的特征,难以充分挖掘句中潜在的长距离依赖特征获得全面的特征表示.本文提出一种结合语义和依存关系的药物相互作用关系抽取方法,该方法在利用Bi-GRU网络分别从句子序列和目标药物实体的最短依存路径序列中学习语义特征表示的同时,进一步结合多头自注意力机制挖掘单词之间潜在的依存关系,通过充分融合多源特征来有效提升生物医学文本中药物相互作用对的识别和抽取性能.在DDIExtraction-2013数据集上的实验结果表明,该方法超过现有的药物相互关系抽取方法获得了75.82%的F1值.     

中医心理治疗理论和方法研究

目的:中医心理治疗理论和方法是心理健康服务中的重要部分,挖掘我国传统中医心理治疗的理论和方法,使心理健康服务从业人员能更好的学习和传承。方法:对1979年至2008年间发表在文献中的中医心理治疗文献进行计量学分析和内容分析。结果:中医心理治疗理论包括形神一体观、系统整体的五志分脏论、情志致病;中医心理治疗方法中引用最多的是以情胜情法;中医心理治疗的理论与方法都来源于中医古籍,其中引用最多的是《黄帝内经》。结论:传统中医心理治疗理论和方法还有待中医和心理学工作者联合进一步挖掘和整理。     

面向中文基础教育知识图谱的关系抽取模型

在构建中文基础教育知识图谱过程中,使用远程监督的方法能够有效解决训练语料匮乏的问题,同时使用神经网络模型能够提升构建过程中关系抽取的准确率.为了缓解远程监督中引入的错误标签带来的影响,模型通过双向门限循环单元(bidirectional gated recurrent unit)获取双向上下文中的语义信息,同时引入句子...     

英语-er构式初探

本论文主要探讨语素构式中的-er构式。通过实例分析得出：-er构式的形式是O-V-er,构式义为＂能量直接传递者＂。其合理性在论述-er构式的存在、-er构式的认知基础和-er构式对特殊实例的解释三个方面得到论证。此构式的提出消除了-er用法二元论的传统说法,并可避免英语初学者对-er意义过度概括现象,对相关词汇教学具有一定的积极作用。     

汉语并列关系的识别研究

针对汉语并列关系的标注方式, 提出一种基于条件随机场模型的并列关系自动识别方法。从语料库中自动抽取并列关系的角色信息, 进行角色标注, 在条件随机场模型的基础上实现并列关系的识别。与基于图的依存分析方法比较, 并列关系的召回率和正确率分别提高了9.1%和13.8%。     

基于特征选择的人物关系抽取方法

在人物关系抽取中,其特征空间维度往往非常高,会造成向量稀疏问题,从而影响关系抽取的效率。针对这一现象,首先将人物关系分为6类;然后引入了文档频率、信息增益、互信息和χ2统计这四种文本文类的特征选择算法,对特征空间进行降维。最后运用SVM分类器抽取人物的实体关系。实验结果表明这四种特征选择算法不仅能够保证抽取性能,还能有效的降低向量空间维数,极大提高关系抽取效率。其中,χ2统计算法效果最佳,信息增益次之。     

基于主动学习隐马尔可夫模型的文本信息抽取

对只能获得部分标记的训练文本,将主动学习方法应用到文本信息抽取中,提出了一种基于主动学习隐马尔可夫模型的文本信息抽取方法.在该方法中,通过主动学习,仅将对隐马尔可夫模型的训练最有价值的训练文本挑选出来进行标记.实验表明,通过选择模型信任值的最佳门槛值,该方法在保证文本信息抽取性能的前提下,大大减少了用户标记训练文本的工作量.