基于关系过滤和实体对标注的中文关系抽取方法

针对关系三元组抽取任务中的冗余关系问题和实体重叠问题,提出一种基于关系过滤器的二维实体对标注方案(RF2DTagging). RF2DTagging模型由两部分组成：1)用于过滤冗余关系的关系过滤器(relation filter); 2)能有效解决各种实体重叠问题的二维实体对标注方案(2D entity-pair tagging scheme).为进一步验证RF2DTagging模型,在3个公开的中文关系抽取数据集(CCKS2019-Task3,CMeIE和DuIE2.0)上进行实验.实验结果表明,该模型能有效解决上述两个问题,且总体性能比对比模型更好.     

基于序列标注的事件联合抽取方法

事件抽取是自然语言处理领域的重要研究方向。传统的事件类型抽取系统采用分类方式,无法解决跨句子的事件角色和事件类型匹配问题。为了解决该问题,提出一种基于序列标注的事件联合抽取模型,结合卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)与长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)提取全局特征和局部特征;并在浅层LSTM层共享参数实现联合抽取,以序列标注方式抽取事件论元并匹配事件类型。实验结果表明,模型能有效提取司法领域的文档事件信息。     

基于深度主动学习的实体关系联合抽取方法

知识图谱的构建对于信息检索、智能问答、智能推荐等下游工作具有重要意义,而抽取资料中的信息是构建知识图谱的关键。为了实现有效知识抽取,提出了一个基于深度主动学习的实体关系联合抽取框架。在该框架下,基于深度主动学习的采样方法降低文本标注成本,改进的EDA数据增强方法(EDA-RE)解决样本间的关系分类不均衡、标注资料不足等问题,“BIO-OVE/R-HT”的标注策略和ChineseBERT-BiLSTM-CRF(CBBC)联合抽取模型解决传统流水线模型存在误差累积和无法抽取重叠关系等问题。通过百度竞赛提供的数据集进行实验,验证了框架中各方法的有效性。     

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。     

联合罪名预测的涉案新闻重叠实体关系抽取

涉案新闻重叠实体关系抽取对于构建案件知识图谱有着重要意义。传统的方法通过定位关系指示符来抽取重叠实体关系,在涉案新闻中,预测罪名的关键词可以作为定位关系指示符的重要依据。该文提出一种联合罪名预测的涉案新闻重叠实体关系抽取方法。预测罪名,将罪名向量融入到关系分类和实体标签分类的状态向量中,实现重叠实体关系抽取。为了缓解因联合罪名预测而给重叠实体关系抽取带来的错误传播问题,引入一种分层级联强化学习机制,将整个过程分解为罪名预测层和重叠实体关系抽取层,利用罪名指导重叠实体关系抽取,帮助重叠实体关系抽取层优化强化学习策略。将重叠实体关系抽取结果反馈给罪名预测层帮助罪名预测层优化强化学习策略。试验表明:该文提出的模型相比基线模型的F1指标提升了4%。     

基于新型关系注意力机制的实体关系抽取

实体关系抽取是信息抽取领域的一项关键技术,在知识库自动构建、问答系统等领域有着极为重要的意义.远程监督关系抽取技术利用大型知识库(Knowledge Base,KB)自动对语料进行标注,但存在噪声过大的问题.前人提出的注意力模型中利用实体对的向量表示相减得到关系语义表示,进而使用关系表示来达到降噪的效果,然而同一实体对...     

基于字词混合和GRU的科技文本知识抽取方法

知识抽取任务是从非结构化的文本数据抽取三元组关系(头实体-关系-尾实体)。现有知识抽取方法分为流水式方法和联合抽取方法。流水式方法将命名实体识别和实体知识抽取分别用各自的模块抽取,这种方式虽然有较好的灵活性,但训练速度较慢。联合抽取的学习模型是一种通过神经网络实现的端到端的模型,同时实现实体识别和知识抽取,能够很好地保留实体和关系之间的关联,将实体和关系的联合抽取转化为一个序列标注问题。基于此,本文提出了一种基于字词混合和门控制单元(Gated Recurrent Unit, GRU)的科技文本知识抽取(MBGAB)方法,结合注意力机制提取中文科技资源文本的关系;采用字词混合的向量映射方式,既在最大程度上避免边界切分出错,又有效融入语义信息;采用端到端的联合抽取模型,利用双向GRU网络,结合自注意力机制来有效捕获句子中的长距离语义信息,并且通过引入偏置权重来提高模型抽取效果。     

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...     

中文嵌套命名实体关系抽取研究

为了解决嵌套命名实体关系抽取研究缺乏相关语料库这一问题, 在现有中文命名实体语料库的基础上, 将人工标注与机器学习相结合来抽取其语义关系。人工标注一个中文嵌套命名实体关系语料库, 然后分别采用支持向量机和卷积神经网络等方法, 进行中文嵌套实体关系抽取实验。实验结果表明, 在人工标注实体的中文嵌套命名实体语料上, 嵌套实体关系抽取的性能非常好, F1指数达到95%以上, 而在自动识别实体上的抽取性能尚不理想。     

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。     

基于序列比对的动态Web信息抽取算法

基于对深网(DeepWeb)网页公共框架的定义,提出一种在信息抽取算法中增加公共框架检测阶段,采用序列比对算法提取公共框架的方法.与原始网页数据相比,去除公共框架的数据域信息对模板抽取更有利.基于真实网站的数据密集型网页集合,测试和对比了序列比对算法中参数不同取值以及公共框架检测阶段在数据量和抽取准确率等方面对信息抽取算法的影响.实验结果表明了算法的有效性.     

基于时间关系的Bi-LSTM+GCN因果关系抽取

针对传统时间关系只应用在机器学习方向关系抽取的问题,提出一种基于序列标注实体识别的关系抽取方法.先构建双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)模型进行特征提取,再输入时间关系作为特征矩阵进行图卷积.实验结果表明:时间关系能提高因果关系抽取效果,并且包含时间关系的Bi-LSTM+GCN模型能有效抽取因果事件;带有时间关系的B...     

基于知识图谱的广西文化旅游问答系统研究与实现

当前的旅游咨询服务还只是为用户提供自主网络搜索返回的碎片化信息,尚未能将地方特色文化智能反馈给用户。针对此实际情况,本研究基于广西民族文化旅游知识图谱,对广西民族文化旅游问答系统的关键技术加以研究,并设计相应的问答系统,在解决实际需求的同时,尝试提高用户咨询体验满意度。根据问答系统（Question Answering System,QA）结构,本研究设计并实现了基于BERT的命名实体识别模块（BERT based Entity_identification Model,BEiM）,基于模版的关系抽取模块（Template based Relationship_extraction Module,TReM）和基于知识图谱的匹配推理模块（Knowledge Graph based Matching Module,KGMM）。在上述关键技术基础上,实现了广西文化旅游问答系统,并给出相关实验测试和应用效果。本研究构建的知识问答系统能够帮助游客高效地找到当地旅游的相关知识,提高游客自助服务的效率。对于人工智能助力广西旅游业的发展而言,本研究无疑是一项具有重要意义的工作。     

融合角色指代的多方对话关系抽取方法研究

在前期基于图网络的模型基础上,引入角色指代信息,提出融合角色指代的多方对话关系抽取模型.在构建图节点时加入角色节点,将其与对应角色指代的词节点进行连接,并使用图注意力网络进行编码.在DialogRE数据集上的实验效果与基线模型相比,F1值在验证集上提升2.9％,在测试集上提升4.6％.     

基于页面实体空间关系的Web对象抽取

针对Web同一对象内部信息组件之间的空间距离小于不同对象之间信息组件之间的距离这一显示特征.提出一种新的Web对象抽取方法.通过分析给定页面中不同实体间的空间位置关系来判断哪些信息成分属于同一对象,与Web文档的表示无关.通过Web页的文档对象模型(DOM)获得不同信息成分之间的位置关系,进而判断这些信息组件是否属于同一对象.实验结果表明,该方法对于多个领域中不同结构的Web文档具有很好的适应性.对于设计结构规则,含有多个数据对象的页面,抽取结果的准确率可以达到100%.     

基于知识表达系统的序列比对研究

序列比对是生物信息学中基本的信息处理方法,对于发现生物序列中的功能、结构和进化信息具有重要的意义。该文对典型的双序列比对算法以及多序列比对算法进行了描述和评价;针对目前序列比对算法普遍存在的不足,提出了一种新的思想--基于知识表达系统的序列比对研究,应用知识表达系统对序列比对相似性发现进行定义及其处理。     

知识图谱概念获取研究进展

随着Web技术的不断更新与发展,知识图谱以其强大的语义处理能力与开放互联能力吸引了各行各业的关注。各行各业都在纷纷构建所属领域的知识图谱,如何从不同数据源抽取构建知识图谱所需概念,成为知识图谱构建的关键技术,概念抽取得越完整,所构建的知识图谱越全面,利用价值越高。本文对不同数据源抽取知识图谱概念进行阐述说明,以期引导学者选择合理的方法进行学术分析,提升知识图谱应用水平。     

基于SYSWELD的搭接接头温度场的数值模拟

基于有限元软件SYSWELD对搭接接头温度场进行了3维动态模拟,得出了瞬态温度场分布图和特征点的热循环曲线。同时通过对SYSWELD后处理分析,得出了焊件上任一点的温度变化与相演变的关系。与文献资料比较表明,所建立的数值模拟仿真模型可以较好地模拟焊接温度场,为研究焊接过程中的应力应变和减少焊接应力与变形提供了参考依据。