基于依存分析的事件识别

事件抽取是信息抽取的重要组成部分,事件识别是事件抽取的基础,事件识别的效果直接影响了事件抽取的结果.基于机器学习的方法识别事件需要从词汇中发掘更多的特征.针对当前事件识别方法中存在的不足,提出了一种基于依存分析的事件识别方法.用依存分析发掘触发词与其它词之间的句法关系,以此为特征在SVM分类器上对事件进行分类,最终实现事件识别.实验表明,基于依存分析的事件识别优于传统的事件识别方法,而融合多特征的事件识别F值可提高到69.3%.     

基于CRFs和跨事件的事件识别研究

事件检测与类型识别是事件抽取的基础,具体实施分为触发词检测和事件类型识别2个阶段。分别对2个阶段进行研究,在前一阶段,针对词形特征过拟和问题,提出利用LDA模型对词语聚类的方法,考虑到中文自动分词与标注的触发词边界的不一致性,提出基于CRFs模型的触发词识别方法。在后一阶段,为提高事件类型识别的效果,将跨事件理论应用于中文事件类型识别。实验结果表明,该方法能提高系统性能,F值分别提高到66.3和62.0。     

基于深度信念网络的维吾尔语事件伴随关系识别

维吾尔语事件伴随关系是维吾尔语语言中常见且重要的关系之一。结合对维吾尔语语言特点的研究,该文提出一种基于深度信念网络的维吾尔语事件伴随关系识别方法,根据维吾尔语语言特性和事件伴随关系的特点,抽取12项基于事件结构信息的特征;同时充分利用事件对所对应的两个触发词之间的语义信息,引入Word Embedding计算两个触发词之间的语义相似度。而后融合两类特征作为DBN模型的输入进行训练,最后将训练结果作为softmax分类器的输入实现维吾尔语事件伴随关系的识别。该方法用于维吾尔语事件伴随关系的识别准确率P为81.89%、召回率R为84.32%、F₁值为82.48%。实验结果表明,与支持向量机方法相比,基于DBN模型的方法取得更好的识别效果。     

基于中文触发词指导的越南语新闻事件检测

触发词的识别在事件检测任务中起着至关重要的作用。目前没有越南语触发词标记语料，而中文触发词标记语料较为丰富，根据表达相同观点但语言不同的句子通常有相同或相似的语义成分这一特征，该文提出一种基于中文触发词指导的越南语新闻事件检测方法。首先采用对抗学习的方法将两种语言映射到同一语义空间下，然后将映射后的中文触发词嵌入指导模型识别越南语新闻中的触发词信息，最后进行事件类型的分类。通过在越南语新闻事件检测的实验结果表明，在中文触发词指导下的越南语新闻事件检测取得了较好的效果。     

基于双向LSTM和两阶段方法的触发词识别

生物事件抽取是生物文本挖掘领域的一个重要分支,而触发词识别作为事件抽取的重要子过程,已经吸引了众多的关注。现有的触发词识别方法多为浅层的一阶段方法,训练代价较大,且需要丰富的领域知识抽取大量特征,人工成本较高。因此,该文提出了一种基于两阶段和双向LSTM神经网络的触发词识别方法。首先,将触发词识别分为识别和分类两个阶段,有效地缓解了训练过程中存在的类不平衡问题;其次,在两个阶段中均采用目前性能较好的双向LSTM神经网络来完成二分类任务和多分类任务,避免了浅层机器学习方法抽取人工特征时的代价。此外,利用PubMed数据库下载大规模语料训练带有依存关系的词向量,获得了更加丰富的语义信息,从而有效地提高了触发词的识别性能。该文方法在生物事件抽取通用语料MLEE上已获得目前最好抽取性能,F值为78.46%。     

结合触发事件及词性分析的敏感信息识别方法

针对传统敏感信息识别方法忽略了上下文语境和关键词词性而导致的漏报、误报问题,提出一种改进文本敏感信息识别的方法STEAP。构建暴恐敏感词典;通过敏感触发事件的抽取构建敏感触发事件序列,结合敏感触发事件及关键词的词性为待识别的信息分配权重;将构建的触发事件与词向量、暴恐敏感词典进行相似度的计算,结合权重获得文本的敏感度。实验结果证明,与传统敏感信息识别方法相比,STEAP方法能够有效识别出文本中的敏感信息,并且在精确度上得到了一定提高。     

基于局部实体特征的事件触发词抽取

基于神经网络的触发词抽取模型利用实体信息判别触发词,但大量无关实体会影响触发词抽取效果。提出一种借助局部实体特征的事件触发词抽取方法,该方法先初步过滤无关实体,并将保留实体分为核心与非核心2类分别进行建模。利用卷积神经网络(CNN)抽取局部特征的特性,从众多实体中定位有助于触发词识别的局部重要实体,采用注意力机制提高其权重,同时利用有效非核心实体的语义排除干扰实体,从而借助重要实体的特征信息判别触发词。在特定和通用领域事件语料库上的实验结果均表明,该方法能够减少无关实体对触发词抽取的干扰,其触发词抽取性能的F1值比基准系统最高可提升0.017。     

基于混合不变矩的步态识别

基于步态的身份识别是近几年出现的一种新的生物识别技术.将Zernike矩应用到步态识别中,同时利用小波矩的局部辨析能力,将两种矩结合起来作为识别特征,从而提出一种基于混合不变矩的步态识别方法.为了减少特征向量维数的增加带来的计算复杂度,采用一种改进的BP神经网络用于识别,在保证分类效果的基础上减小计算复杂度.实验结果表明,基于混合不变矩的步态识别方法在识别率上优于基于单一不变矩的方法.     

基于BERT-CRF模型的中文事件检测方法研究

事件抽取是自然语言处理中信息抽取的关键任务之一。事件检测是事件抽取的第一步,事件检测的目标是识别事件中的触发词并为其分类。现有的中文事件检测存在由于分词造成的误差传递,导致触发词提取不准确。将中文事件检测看作序列标注任务,提出一种基于预训练模型与条件随机场相结合的事件检测模型,采用BIO标注方法对数据进行标注,将训练数据通过预训练模型BERT得到基于远距离的动态字向量的触发词特征,通过条件随机场CRF对触发词进行分类。在ACE2005中文数据集上的实验表明,提出的中文事件检测模型与现有模型相比,准确率、召回率与F1值都有提升。     

基于CNN-BiGRU模型的事件触发词抽取方法

传统事件触发词抽取方法在特征提取过程中对自然语言处理工具产生过度依赖的方法,耗费大量人力,容易出现错误传播和数据稀疏性等问题。为此,提出采用CNN-BiGRU模型进行事件触发词抽取的方法。将词向量和位置向量进行拼接作为输入,提取词级别特征和句子全局特征,提高触发词抽取效果,并通过CNN提取词汇级别特征,利用BiGRU获取文本上下文语义信息。在ACE2005英文语料库和中文突发事件语料库CEC上的实验结果表明,该模型事件触发词识别F1值分别达到74.9%和79.29%,有效提升事件触发词的抽取性能。