基于实体信息和图神经网络的药物相互作用关系抽取

药物相互作用是指药物与药物之间相互促进或抑制.针对现有的药物关系抽取方法利用外部背景知识和自然语言处理工具导致错误传播和积累的问题，以及现有大多数研究在数据预处理阶段对药物实体进行盲化，忽略了有助于识别关系类别的目标药物实体信息的问题.论文提出了基于预训练生物医学语言模型和词汇图神经网络的药物相互作用关系抽取模型，该模型通过预训练语言模型获得句子的原始特征表示，在基于数据集构建的词汇图上进行卷积操作获得与句子相关的全局特征信息表示，最后与药物目标实体对特征进行拼接从而构建药物相互作用关系提取任务的特征表示，在获得丰富的全局特征信息的同时避免了使用自然语言处理工具和外部背景知识，提升模型的准确率.论文的模型在DDIExtraction 2013数据集上的F₁值达到了83.25%,优于目前最新方法2.35%.     

基于注意力机制归纳网络的小样本关系抽取模型

针对小样本关系抽取问题,提出一种基于注意力机制的归纳网络.首先,利用归纳网络中的动态路由算法学习类别表示;其次,提出实例级别的注意力机制,用于调整支持集,并获取支持集与查询集样本之间的高级信息,进而获得与查询实例更相关的支持集样本.该模型很好地解决了训练数据不足时如何进行关系抽取的问题.在小样本关系抽取数据集FewRel上进行实验,得到的实验结果为：5-way 5-shot情形下准确率为(88.38±0.27)%,5-way 10-shot情形下准确率为(89.91±0.33)%, 10-way 5-shot情形下准确率为(77.92±0.44)%, 10-way 10-shot情形下准确率为(81.21±0.39)%.实验结果表明,该模型能适应任务并且优于其他对比模型,在小样本关系抽取中取得了优于对比模型的结果.     

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.     

面向企业知识图谱构建的中文实体关系抽取

企业知识图谱是针对金融领域为描述企业间商业往来关系而构建的一类垂直领域知识库.尽管垂直领域知识图谱在领域覆盖的广度上不如开放知识图谱,但是它对知识准确率的要求却远远高于开放知识图谱,因此虽然近些年开放知识图谱取得了很大的进展,但在垂直领域中却并未得到深入应用,尤其是商业领域,其对企业知识图谱提出了很大的需求.针对企业知识图谱目前在关系抽取效果上的局限性,在分析了实体关系抽取研究现状的基础上,提出了一种基于分类的中文实体关系抽取方法.该方法使用最大熵模型,通过对上市公司公报数据进行实验分析,从而寻找到该关系抽取的最优特征模板,并使在企业公报这一数据集上的准确率普遍达到85%以上.     

基于条件随机场的中文科研论文信息抽取

科研论文头部信息和引文信息对基于域的论文检索、统计和引用分析是必不可少的.由于隐马尔可夫模型不能充分利用对抽取有用的上下文特征,因此文中提出了一种基于条件随机场的中文科研论文头部和引文信息抽取方法,该方法的关键在于模型参数估计和特征选择.实验中采用L-BFGS算法学习模型参数,并选择局部、版面、词典和状态转移4类特征作为模型特征集.在信息抽取时先利用分隔符、特定标识符等格式信息对文本进行分块,在分块基础上用条件随机场进行指定域的抽取.实验表明,该方法抽取性能明显优于基于隐马尔可夫模型的方法,且加入不同的特征集对抽取性能提升作用不同.     

国防科技领域两阶段开放信息抽取方法

互联网开源渠道蕴含大量国防科技信息资源,是获取高价值军事情报的重要数据来源。国防科技领域开放信息抽取(open information extraction, OpenIE)旨在从海量信息资源中进行主谓宾-宾补(SAO-C)结构元组抽取,其对于国防科技领域本体归纳、知识图谱构建等具有重要意义。然而,相比其他领域的信息抽取,国防科技领域开放信息抽取面临元组重叠嵌套、实体跨度长且难识别、领域标注数据缺乏等问题。本文提出一种国防科技领域两阶段开放信息抽取方法,首先利用基于预训练语言模型的序列标注算法抽取谓语,然后引入多头注意力机制来学习预测要素边界。结合领域专家知识,利用基于实体边界的标注策略构建了国防科技领域标注数据集,并在该数据集上进行了实验,结果显示该方法的F1值在两阶段上比长短期记忆结合条件随机场(LSTM+CRF)方法分别提高了3.92%和16.67百分点。     

基于小样本学习的中文文本关系抽取方法

实体关系抽取作为文本挖掘和信息抽取的核心任务,是知识图谱构建过程中的关键一环。然而人工建立大规模有标签的数据耗时耗力。使用小样本学习来进行关系抽取,仅仅需要少量样本实例就能使模型学会区分不同关系类型的能力,从而缓解大量无标签数据带来的标注压力。本文对中文关系抽取数据集FinRE进行了重构使之适用于少样本学习,并引入了语义关系网络HowNet对实体进行更为精确的语义划分,并在此基础上使用双重注意力机制提高句子编码质量,从而提高了模型在面对噪声数据时的效能,减轻了长尾关系的影响。使用本文的方法在该中文数据集进行了评估,与原始原型网络相比,基于句子级别与实体级别的注意力机制的原型网络在抽取准确率上提升了1%～2%的性能。     

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.     

基于BoBGSAL-Net的文档级实体关系抽取方法

文档级实体关系抽取的主要任务是提取文档中实体之间的关系.相较于句内实体关系提取,文档级实体关系抽取需要对文档中多个句子进行推理.为了解决文档中不同实体之间的复杂信息交互问题,提出一个混合提及级图MMLG (Mixed Mention-Level Graph)策略,用于拟合文档中不同实体之间的复杂信息交互,提高模型对于文档级实体关系的感知能力.此外,为了应对实体关系中存在的关系重叠问题,构建了实体关系图ERG (Entity Relation Graph)模块,该模块融合了路径推理机制,主要针对实体间的多个关系路径进行推理学习,更准确地识别提及级节点实体及关系.通过将MMLG策略与ERG模块聚合到实体关系抽取模型中,构建BoBGSAL-Net (Based on Bipartite Graph Structure Aggregate Logic Network)模型,并在公开数据集DocRED和作者实验室构建的数据集AlSiaRED上开展实验,结果证明BoBGSAL-Net在文档级实体关系抽取任务中性能得到提升,其中BoBGSAL-Net+BERT模型在AlSiaRED数据集上的关系抽取...     

大规模数据库实时自主存取控制方法研究

近年来数据库存取压力逐渐增大,当前存取控制方法扩展性差、效率低、并发性能低。为此,提出一种新的大规模数据库实时自主存取控制方法。通过贝尔-拉帕丢拉模型对大规模数据库关系分析,将其划分成能够完成操作的主动元素和储存信息的被动元素。大规模数据库关系模型依据元素级的密级标识将密级划分成4个等级:绝密、机密、秘密、公开,依据密级实现对数据库模型的定义。介绍了大规模数据库关系模型中的密级区间、用户与角色及数据范围。依据实际应用中的特点,针对某类信息或某些"字段"将数据的密级划分至属性级,实现大规模数据库实时自主存取控制。给出数据库存取规则,详细分析了读规则、更新规则和插入规则。实验结果表明,所提方法查询效率、读取和更新效率及插入效率均较高,存取性能优。     

基于CNN-BLSTM的食品舆情实体关系抽取模型研究

食品舆情实体关系抽取是构建食品舆情知识图谱的关键技术,也是当前信息抽取领域的重要研究课题。针对食品舆情中常出现的实体对多关系问题,在卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)中引入基于位置感知的领域词语义注意力机制;在双向长短时记忆(bidirectional long short-term memory,BLSTM)网络中引入基于位置感知的语义角色注意力机制,构建基于CNN-BLSTM的食品舆情实体关系抽取模型。在食品舆情数据集上进行了对比实验,实验结果表明:基于CNN-BLSTM的食品舆情实体关系抽取模型在食品舆情数据集上准确率比常用的几种深度神经网络模型高出8.7%~13.94%,验证了模型的合理性和有效性。     

用深度学习挖掘油田开发指标预测模型的知识

油田开发指标变化特征被当作油田开发规划、油田开采状况评价、油田开发方案设计与调整及油田开发风险预测预警等决策管理问题的重要依据。针对至今没有很好解决的建立智慧油田的瓶颈问题之一——油田开发指标智能预测系统的选择预测方法和模型的知识挖掘问题，基于油田开发的海量数据，利用深度学习的卷积神经网络和循环神经网络，提取反映油田开发动态特征和知识。在此基础上，结合已建立的油田开发指标预测的模型库及知识库，利用深度学习的实体和关系的联合提取方法，提出通过油田开发输入信息、油田开发动态特征指标、油田开发指标预测的模型库和知识库挖掘选择油田开发指标最佳预测模型的知识方法。概念设计的模拟实例表明，提出的知识挖掘流程可实现只要输入油田开发的相关信息，就能自主获得恰当的油田开发指标预测模型。     

基于外部知识筛选的主题文本生成技术研究

在自然语言生成任务中，主题文本生成是一项富有挑战性的工作，其主要难点在于：源信息量远小于目标生成的信息量.为了解决该问题，本文提出一个基于外部知识筛选的主题文本生成模型Trans K，通过引入与主题词相关的外部知识来丰富源信息，进而提高生成文本的质量.本文为了解决引入外部知识的“一词多义”问题，提出一种基于线性变换的主题向量计算方法，用于筛选和主题词语义一致的外部知识；提出一种基于注意力机制的外部权重计算方法，为每个外部词设定一个主题权重，使其更贴合文本语义；为了解决主题词（含候选词）在生成文本中反复出现的问题，提出一种基于多头注意力机制的内部权重计算方法.在EASSY数据集上的实验表明，与基线相比，Trans K生成文本质量的各项指标更优.此外，人类评估表明，该模型可生成与主题更相关、语言更连贯、且符合语义逻辑的文本.     

基于最优尺度模型的建筑物信息提取

建筑物信息在数字城市建设过程中具有十分重要的意义和作用,从高分辨率遥感影像中提取建筑物信息已成为研究热点之一.本文结合当前现有的理论与方法,提出最优尺度的面向对象的方法对建筑物信息进行提取.首先采用多尺度分割算法对影像进行分割,然后采用最优尺度计算模型选取最优分割尺度,在分割的基础上构建建筑物提取知识库,最后采用最近邻...     

基于样本实例的Web信息抽取

主要研究了基于HTML文档的信息抽取,提出了一种基于样本实例的Web信息抽取的方法.用户首先选定样本页面和预先定义模式(基于O-R模型),然后对样本页面和其中的样本记录进行标记、学习,形成信息抽取规则,并存入知识库;利用知识库对其他同类页面自动抽取所需的信息,存入数据库中.本方法可用于Web查询,也可用于信息集成的包装器.     

一种基于桌面信息的个性化推荐方法

针对当前信息检索服务中存在的固有缺陷,提出了一种基于用户桌面信息抽取的个性化推荐方法.详细介绍了通过用户桌面资源信息抽取建立长期用户模型,以及通过工作场景信息抽取建立短期用户模型的算法.长期用户模型提供了完整全面的用户兴趣偏好信息,短期用户模型则为预测用户当前信息需求提供了依据.实验结果表明,基于用户桌面信息抽取的个性化推荐服务能较好地预测用户当前需求、具有良好的推荐效果.     

一种面向科技文献引言的信息抽取方法

分析了引言部分写作模型,将文本按照句子级别划分为背景知识、问题分析、工作描述三个类别。统计每个部分句子的引导词、句型表达、线索词、所处位置的特征,并构建相应规则库。在分词和词性标注基础上,利用规则匹配每个句子得出所属的类别,从而抽取出三个部分的信息。以石油勘探开发类科技文献和数据挖掘类科技文献为例,进行人工判别和本文方法抽取试验,结果表明本文方法能准确获取相应信息。     

基于分层序列标注的实体关系联合抽取方法

为了提高实体关系联合抽取的效果,提出一种端到端的联合抽取模型(HSL).HSL模型采取一种新的标记方案,将实体和关系的联合抽取转化成序列标注问题,同时采用分层的序列标注方式来解决三元组重叠问题.实验证明,HSL模型能有效地解决三元组重叠问题,在军事语料数据集上F1值达到80.84％,在公开的WebNLG数据集上F1值达...     

基于四元数图神经网络的知识图谱嵌入

针对当前大多数知识图谱嵌入方法对实体和关系的表示能力低、难以处理复杂关系的问题,提出一种基于四元数图神经网络的知识图谱嵌入方法,用于解决知识图谱的链路预测问题。该方法为了包含更丰富的关系信息,将四元数引入到知识图谱嵌入中对实体和关系建模,并考虑两者之间的共现关系。模型利用勒维图变换将知识图谱中的实体和关系转换为图网络中的节点,采用两者的共现关系构建图中的边;将四元数图神经网络(quaternion graph neural networks, QGNN)作为编码器模块,学习图节点的四元数嵌入;利用四元数空间内的哈密顿乘积构造评分函数对生成三元组进行排序。实验结果表明,所提模型能够很好地捕捉到实体与关系之间潜在的相互依赖关系,在知识图谱嵌入方面优于现有的嵌入模型。