基于条件随机域模型的中文实体关系抽取

针对信息抽取领域中存在的抽取结果难以满足需要的问题,给出基于条件随机域模型的方法,以解决组块标注和实体关系抽取问题。通过定义中文组块和实体关系的标注方式,选择比较通用的《人民日报》语料,训练出效率较高的二阶模板来抽取文本中的实体关系。实验结果表明,该方法可以获得更好的抽取效果。     

中文开放式多元实体关系抽取

传统信息抽取针对特定的领域。当转换到新领域时,需要人工编写新的抽取规则和人工标记新的训练样本。开放信息抽取突破了传统信息抽取的局限性。现有的开放式信息抽取系统大多针对英文,然而,目前对于中文的研究相对较少,并主要以抽取三元组为主,没有针对中文抽取多元组的方法。因此提出了一种基于依存分析的中文开放式多元实体关系抽取方法。首先,对文本集进行预处理和依存关系分析;然后将动词视为候选关系词,将与此动词有满足条件的有效依存路径的基本名词短语视为实体词,关联两个及两个以上的实体词的关系词可与实体词组成候选多元实体关系组;最后,使用经过训练的逻辑回归分类器对多元实体关系组进行过滤。对百度百科数据集的抽取结果显示,所提方法在抽取大量实体关系多元组时准确性可达到81%。     

Markov逻辑网及其在信息抽取中的应用

介绍Markov逻辑网的理论模型,阐述Markov逻辑网的结构和参数学习算法及2种基本类型的推理,从命名实体识别、实体关系抽取和实体解析3个方面总结Markov逻辑网在信息抽取中的应用现状。分析结果表明,Markov逻辑网模型能较好地将一阶谓词逻辑和概率图模型相结合,灵活地在Markov网中融入模块化知识,描述复杂的特征。     

基于马尔可夫逻辑网的联合推理开放信息抽取

在自然语言处理的几个子任务上,传统的方法都是分而治之,例如分词、句法分析、命名实体识别、实体关系识别等。但是,孤立地分析和处理这些子任务会丢失一些彼此之间的内在联系,而这些子任务之间的内在联系往往会对每个子任务有很大帮助。所以,有人提出用联合集成式的模型,从整体上解决这些问题。但是,这些模型都只针对特定领域内的数据进行处理,还未能对开放式的信息进行处理。因此,提出了基于马尔可夫逻辑网的联合推理模型来处理开放式信息抽取(Open IE)。经过大量的实验证明,该模型的执行效率明显高于传统的模型。同时,该模型的适应性更好。     

开放式信息抽取研究进展

从大规模非结构化文本中自动地抽取有用信息是自然语言处理和人工智能的一个重要目标。开放式信息抽取在高效挖掘网络文本信息方面已成为必然趋势,按关系参数可分为二元、多元实体关系抽取,该文按此路线对典型方法的现状和存在问题进行分析与总结。目前多数开放式实体关系抽取仍是浅层语义处理,对隐含关系抽取很少涉及。采用马尔科夫逻辑、本体结构推理等联合推理方法可综合多种特征,有效推断细微完整信息,为深入理解文本打开新局面。     

马尔可夫逻辑网络研究

马尔可夫逻辑网络是将马尔可夫网络与一阶逻辑相结合的一种统计关系学习模型,在自然语言处理、复杂网络、信息抽取等领域都有重要的应用前景.较为全面、深入地总结了马尔可夫逻辑网络的理论模型、推理、权重和结构学习,最后指出了马尔可夫逻辑网络未来的主要研究方向.     

关系马尔可夫网综述

统计关系学习是人工智能领域一个新的研究方向。它通过概率推理模型与逻辑的结合,或概率推理模型与关系模式的结合,来达到更高的预测或分类的准确度。它在机器学习和数据挖掘领域具有广泛的应用前景。详细介绍了一种重要的统计关系模型——关系马尔可夫网的理论模型,并总结关系马尔可夫网当前的研究现状,分析了关系马尔可夫网目前存在的问题以及未来的研究方向。     

无指导的中文开放式实体关系抽取

传统的实体关系抽取需要预先定义关系类型体系,然而定义一个全面的实体关系类型体系是很困难的.开放式实体关系抽取技术解决了预先定义关系类型体系的问题,但是在中文上的研究还比较少.提出面向大规模网络文本的无指导开放式中文实体关系抽取方法,首先使用实体之间的距离限制和关系指示词的位置限制获取候选关系三元组;然后采用全局排序和类型排序的方法来挖掘关系指示词;最后使用关系指示词和句式规则对关系三元组进行过滤.在获取大量关系三元组的同时,还保证了80％以上的微观平均准确率.     

描述CPS物理实体的时空Petri网模型

时间Petri网在经典Petri网的基础上引入了时间因素,不仅能分析逻辑层次的系统性能,还能分析时间层次的系统性能,然而包含空间因素的信息物理融合系统(cyber-physical system,CPS)的产生需要对时间Petri网进行拓展。CPS集成计算系统和物理系统,不仅能够实时感知物理环境信息,并且能够通过物理实体改变物理环境。对CPS的物理层面特点进行了深入分析,研究了CPS物理实体的属性及其位置变迁过程,提出了一种CPS物理实体的形式化建模方法。在时间Petri网的基础上引入了空间因素,构造了时空Petri网模型,使其不仅能够描述物理实体逻辑及时间层次的行为,并且能够描述物理实体位置变迁所引起的状态变化。最后以机器人控制系统为例,进一步阐述了时空Petri网模型的有效性。     

领域知识学习中的马尔可夫逻辑网应用研究

现有的知识学习多基于统计方法,常常忽略了知识间的关系以及随时间的变化情况,在应用效果方面往往差强人意。如何准确把握知识间的统计关系,进行正确的知识学习,成为知识研究的一个重点和难点。近几年,随着统计关系学习研究的兴起,结合概率图模型和一阶逻辑理论的马尔可夫逻辑网被成功应用于自然语言处理、机器学习、社会关系分析等领域中。基于马尔可夫逻辑网技术,提出一种知识学习方法,在传统知识获取方法的基础上,引入一阶逻辑来学习知识间的关系,进行逻辑推理。在文本分类的应用实验中,通过对分类知识学习,与传统的SVM相比,所提出方法的准确率提高10%左右。     

深度学习实体关系抽取研究综述

实体关系抽取作为信息抽取、自然语言理解、信息检索等领域的核心任务和重要环节,能够从文本中抽取实体对间的语义关系.近年来,深度学习在联合学习、远程监督等方面上的应用,使关系抽取任务取得了较为丰富的研究成果.目前,基于深度学习的实体关系抽取技术,在特征提取的深度和模型的精确度上已经逐渐超过了传统基于特征和核函数的方法.围绕有监督和远程监督两个领域,系统总结了近几年来中外学者基于深度学习的实体关系抽取研究进展,并对未来可能的研究方向进行了探讨和展望.     

中文实体关系抽取研究综述

作为信息抽取任务中极为关键的一项子任务,实体关系抽取对于语义知识库的构建和知识图谱的发展都有着重要的意义。对于中文而言,语义关系更加复杂,实体关系抽取的作用也就愈加显著,因此,对中文实体关系抽取的研究方法进行详细考察极为必要。本文从实体关系抽取的产生和发展开始,对目前基于中文的实体关系抽取技术现状作了阐述;按照关系抽取方法对语料的依赖程度分为4类：有监督的实体关系抽取、无监督的实体关系抽取、半监督的实体关系抽取和开放域的实体关系抽取,并对这4类抽取方法进行具体的分析和比较;最后介绍深度学习在中文实体关系抽取上的应用成果和发展前景。     

面向对话的融入交互信息的实体关系抽取

实体关系抽取旨在从文本中抽取出实体之间的语义关系,是自然语言处理的一项基本任务。在新闻报道、维基百科等规范文本上,该任务的研究相对丰富且已取得了一定的效果,但面向对话文本的相关研究还处于起始阶段。相较于规范文本,对话是一个交互的过程,大量信息隐藏在交互中,这使得面向对话文本的实体关系抽取更具挑战性。依据对话的特点,该文提出了融入对话交互信息的实体关系抽取方法,通过交叉注意力机制获取对话交互信息,提升性能,并结合多任务学习来解决语料库数据分布不均衡的问题。在DialogRE公开数据集上实验得到,F₁值为54.1%,F_1c值为50.7%,证明了该方法的有效性。     

基于自注意力机制模拟实体信息的实体关系抽取

在信息抽取领域,从非结构化文本中抽取实体关系是一项基础且重要的任务,且面临实体重叠和模型误差累积等挑战.本文以关系为导向,提出一种改进的实体关系联合抽取方法.该方法将实体关系抽取任务分为关系抽取与实体抽取两个子任务.在关系抽取任务上采用自注意力机制关注词与词之间的重要程度从而模拟实体信息,并使用平均池化来表征整个句子信息;在实体抽取任务上结合关系信息使用条件随机场识别该关系下的实体对.本模型不仅能够利用存在关系必定存在实体对的思想解决实体对重叠问题,还能够在训练过程中利用数据集中已知的关系使实体抽取模块不依赖于关系抽取模块的结果来训练,从而在训练阶段避免误差累积.最后,在WebNLG和NYT公开数据集上验证了该模型的有效性.     

基于 Deep Belief Nets 的中文名实体关系抽取

关系抽取是信息抽取的一项子任务,用以识别文本中实体之间的语义关系.提出一种利用DBN(deepbelief nets)模型进行基于特征的实体关系抽取方法,该模型是由多层无监督的RBM(restricted Boltzmann machine)网络和一层有监督的BP(back-propagation)网络组成的神经网络分类器.RBM网络以确保特征向量映射达到最优,最后一层BP网络分类RBM网络的输出特征向量,从而训练实体关系分类器.在ACE04语料上进行的相关测试,一方面证明了字特征比词特征更适用于中文关系抽取任务;另一方面设计了3组不同的实验,分别使用正确的实体类别信息、通过实体类型分类器得到实体类型信息和不使用实体类型信息,用以比较实体类型信息对关系抽取效果的影响.实验结果表明,DBN非常适用于基于高维空间特征的信息抽取任务,获得的效果比SVM和反向传播网络更好.     

知识库问答系统中实体关系抽取方法研究

针对现有的中文开放领域知识库问答系统缺乏对多关系问答的支持,将知识库问答过程分为实体识别、实体关系抽取和答案检索三个步骤,重点讨论了实体关系抽取的实现方法。在实体关系抽取阶段,提出一种基于规则的关系词提取方法抽取问句中的关系词,然后将关系词与知识库中的谓词进行相似度计算,得到关系集合,结合实体识别的结果,将问句转换为具有语义信息的三元组形式。实验结果表明,该方法可以支持多关系问答,并且具有较高的平均F1分数。     

词汇语义信息对中文实体关系抽取影响的比较

提出一种将《同义词词林》和《知网》的语义信息融合到基于树核函数的中文关系抽取方法,并比较和分析了两种语义信息对中文实体关系抽取的影响,同时探讨了这两种语义信息与实体类型信息之间的相互关系。实验结果表明,该方法能在一定程度上提高中文关系抽取的性能;同时,《同义词词林》能补充实体类型信息的不足,因而无论是否加入实体类型信息,其语义信息都能大幅度地提高大部分关系类型的抽取性能;而《知网》则和实体类型信息存在冲突,因此在已知实体类型信息的前提下,仅能提高个别关系类型的抽取性能。     

基于合一句法和实体语义树的中文语义关系抽取

该文提出了一种基于卷积树核函数的中文实体语义关系抽取方法,该方法通过在关系实例的结构化信息中加入实体语义信息,如实体类型、引用类型和GPE角色等,从而构造能有效捕获结构化信息和实体语义信息的合一句法和实体语义关系树,以提高中文语义关系抽取的性能。在ACE RDC 2005中文基准语料上进行的关系探测和关系抽取的实验表明,该方法能显著提高中文语义关系抽取性能,大类抽取的最佳F值达到67.0,这说明结构化句法信息和实体语义信息在中文语义关系抽取中具有互补性。     

《同义词词林》在中文实体关系抽取中的作用

语义信息在命名实体间语义关系抽取中具有重要的作用。该文以《同义词词林》为例,系统全面地研究了词汇语义信息对基于树核函数的中文语义关系抽取的有效性,深入探讨了不同级别的语义信息和一词多义等现象对关系抽取的影响,详细分析了词汇语义信息和实体类型信息之间的冗余性。在ACE2005中文语料库上的关系抽取实验表明,在未知实体类型的前提下,语义信息能显著提高抽取性能;而在已知实体类型的情况下,语义信息也能明显提高某些关系类型的抽取性能,这说明《词林》语义信息和实体类型信息在中文语义关系抽取中具有一定的互补性。