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。     

基于实体边界组合的关系抽取方法

关系抽取旨在从文本中抽取实体与实体之间的语义关系。作为关系抽取的上层任务,实体识别所产生的错误将扩散至关系抽取,从而导致级联错误。与实体相比,实体边界粒度小且具有二义性,更易识别。因此,提出一种基于实体边界组合的关系抽取方法,通过跳过实体,对实体边界两两组合来进行关系抽取。由于边界性能高于实体性能,所以错误扩散的问题得到了缓解;并且通过特征组合的方法将实体类型特征和位置特征加入模型中,性能得到了进一步提高,再次减轻了错误扩散带来的影响。实验结果表明,所提方法在ACE 2005英文数据集的宏平均F1值优于表格-序列编码器方法8.61个百分点。     

基于实体边界组合的关系抽取方法

关系抽取旨在从文本中抽取实体与实体之间的语义关系。作为关系抽取的上层任务,实体识别所产生的错误将扩散至关系抽取,从而导致级联错误。与实体相比,实体边界粒度小且具有二义性,更易识别。因此,提出一种基于实体边界组合的关系抽取方法,通过跳过实体,对实体边界两两组合来进行关系抽取。由于边界性能高于实体性能,所以错误扩散的问题得到了缓解;并且通过特征组合的方法将实体类型特征和位置特征加入模型中,性能得到了进一步提高,再次减轻了错误扩散带来的影响。实验结果表明,所提方法在ACE 2005英文数据集的宏平均F1值优于表格-序列编码器方法8.61个百分点。     

依存约束的图网络实体关系联合抽取

实体关系抽取是信息抽取的关键任务之一,是一种包含实体抽取和关系抽取的级联任务.传统的实体关系抽取方式是将实体与关系抽取任务分离的Pipeline方式,忽略了两个任务的内在联系,导致关系抽取的效果严重依赖实体抽取,容易引起误差的累积.为了规避这种问题,我们提出一种端到端的实体关系联合抽取模型,通过自注意力机制学习单词特征,基于句法依存图蕴含的依赖信息构建依存约束,然后将约束信息融入图注意力网络来实现实体与关系的抽取.通过在公共数据集NYT上进行实验证明了我们工作的先进性和显著性,我们的模型在保持高精度的情况下,召回率有了显著的提升,比以往工作中的方法具有更好的抽取性能.     

实体关系自动抽取

实体关系抽取是信息抽取领域中的重要研究课题。本文使用两种基于特征向量的机器学习算法,Winnow 和支持向量机(SVM) ,在2004 年ACE(Automatic Content Extraction) 评测的训练数据上进行实体关系抽取实验。两种算法都进行适当的特征选择,当选择每个实体的左右两个词为特征时,达到最好的抽取效果,Winnow和SVM算法的加权平均F-Score 分别为73108 %和73127 %。可见在使用相同的特征集,不同的学习算法进行实体关系的识别时,最终性能差别不大。因此使用自动的方法进行实体关系抽取时,应当集中精力寻找好的特征。     

基于句法语义特征的中文实体关系抽取

实体关系抽取的核心问题是实体关系特征的选择。以往的研究通常都以词法特征、实体原始特征等来刻画实体关系,其抽取效果已难再提高。在传统方法的基础上,该文提出一种基于句法特征、语义特征的实体关系抽取方法,融入了依存句法关系、核心谓词、语义角色标注等特征,选择SVM作为机器学习的实现途径,以真实新闻文本作为语料进行实验。实验结果表明该方法的F1值有明显提升。     

一个基于语义的中文事件论元抽取方法

中文是一种话题结构的语言,其表达方式比较灵活,但句法结构不如英文严谨,导致了事件中论元与触发词的关系较松散。现有的论元抽取方法多数是基于浅层语义的句法结构特征,从而造成了论元抽取性能低下。为了解决这个问题,提出了基于语义的中文事件论元抽取方法。该方法利用角色、实体和触发词的语义,弥补了论元抽取中单纯采用句法特征的缺陷。在ACE2005中文语料上的测试结果表明,该方法与基准系统相比具有更高的性能。     

基于树核函数的实体语义关系抽取方法研究

该文描述了一种改进的基于树核函数的实体语义关系抽取方法,通过在原有关系实例的结构化信息中加入实体语义信息和去除冗余信息的方法来提高关系抽取的性能。该方法在最短路径包含树的基础上,首先加入实体类型、引用类型等与实体相关的语义信息,然后对树进行裁剪,去掉修饰语冗余和并列冗余信息,并扩充所有格结构,最后生成实体语义关系实例。在ACE RDC 2004基准语料上进行的关系检测和7个关系大类抽取的实验表明,该方法在较大程度上提高了实体语义关系识别和分类的效果,F值分别达到了79.1%和71.9%。     

基于卷积树核的无指导中文实体关系抽取研究

该文提出了一种基于卷积树核的无指导中文实体关系抽取方法。该方法以最短路径包含树作为关系实例的结构化表示形式,以卷积树核函数作为树相似度计算方法,并采用分层聚类方法进行无指导中文实体关系抽取。在ACE RDC 2005中文基准语料库上的无指导关系抽取实验表明,采用该方法的F值最高可达到60.1,这说明基于卷积树核的无指导中文实体关系抽取是行之有效的。     

复杂中文文本的实体关系抽取研究

实体关系抽取是信息抽取研究领域中的重要研究课题之一.针对已有方法在处理复杂文本上的不足,提出了复杂中文文本的实体关系抽取方法.结合中文文本的语法特征,提出了7条抽取关系特征序列的启发式规则,并采用语义序列核和KNN机器学习算法结合的方法来分类和标注关系的类型.通过对ACE评测定义下的两个子类的实体关系抽取,关系抽取的平均F值迭到了76%,明显高于传统的基于特征向量和最短依存路径核的方法.     

面向中文开放领域的多元实体关系抽取研究

针对当前中文开放领域多元实体关系抽取研究较少的情况,借鉴国外已有的研究成果,结合中文自身的特点,提出了中文领域多元实体关系抽取的方法。该方法以句法分析结果的根节点作为入口,迭代地获取所有谓语的主语、宾语及其定语成分,再利用句法分析结果对这些成分进行完善,最终获取句子中的多个实体之间的语义关系。该方法被应用在不同的领域并进行了对比分析,实验结果表明:其具有一定的参考价值。另外,对实验数据进行了详细的分析,归纳了错误的主要情形,为今后的研究工作指明了方向。     

基于藏文Albert预训练语言模型的图采样与聚合实体关系抽取

实体关系抽取任务是对句子中实体对间的语义关系进行识别。该文提出了一种基于Albert预训练语言模型结合图采样与聚合算法(Graph Sampling and Aggregation, GraphSAGE)的实体关系抽取方法,并在藏文实体关系抽取数据集上实验。该文针对藏文句子特征表示匮乏、传统藏文实体关系抽取模型准确率不高等问题,提出以下方案: ①使用预先训练的藏文Albert模型获得高质量的藏文句子动态词向量特征; ②使用提出的图结构数据构建与表示方法生成GraphSAGE模型的输入数据,并通过实验证明了该方法的有效性; ③借鉴GraphSAGE模型的优势,利用其图采样与聚合操作进行关系抽取。实验结果表明,该文方法有效提高了藏文实体关系抽取模型的准确率,且优于基线实验效果。     

基于语义先验知识与类型嵌入的复杂实体识别

实体识别是信息抽取的关键任务.随着信息抽取技术的发展,研究人员从简单实体的识别转向复杂实体的识别.然而,复杂实体缺乏明显的特征且在句法结构与词性组成上更加复杂多样,给实体识别带来了巨大挑战.此外,现有模型广泛采用基于跨度的方法来识别嵌套实体,在实体边界检测方面呈现出模糊化,影响识别的性能.针对这些问题和挑战,提出了一种基于语义先验知识与类型嵌入的实体识别模型GIA-2DPE.该模型使用实体类别的关键词序列作为语义先验知识来提升对实体的认知,并通过类型嵌入捕获不同实体类型的潜在特征,然后通过门控交互注意力机制将先验知识与类型特征相融合以辅助复杂实体识别.另外,模型通过2D概率编码来预测实体边界,并利用边界特征和上下文特征来增强对边界的精准检测,从而提升嵌套实体的识别效果.在7个英文数据集和2个中文数据集上进行了广泛实验.结果表明, GIA-2DPE超越了目前最先进的模型;并且在ScienceIE数据集的实体识别任务中,相对基线F1分数取得了最高10.4%的提升.     

基于多特征自注意力BLSTM的中文实体关系抽取

实体关系抽取解决了原始文本中目标实体之间的关系分类问题,同时也被广泛应用于文本摘要、自动问答系统、知识图谱、搜索引擎和机器翻译中。由于中文句式和语法结构复杂,并且汉语有更多歧义,会影响中文实体关系分类的效果。该文提出了基于多特征自注意力的实体关系抽取方法,充分考虑词汇、句法、语义和位置特征,使用基于自注意力的双向长短期记忆网络来进行关系预测。在中文COAE 2016 Task 3和英文SemEval 2010 Task 8 数据集上的实验表明该方法表现出了较好的性能。     

基于词向量语义分类的微博实体链接方法

微博实体链接是把微博中给定的指称链接到知识库的过程,广泛应用于信息抽取、自动问答等自然语言处理任务(Natural language processing,NLP). 由于微博内容简短,传统长文本实体链接的算法并不能很好地用于微博实体链接任务. 以往研究大都基于实体指称及其上下文构建模型进行消歧,难以识别具有相似词汇和句法特征的候选实体. 本文充分利用指称和候选实体本身所含有的语义信息,提出在词向量层面对任务进行抽象建模,并设计一种基于词向量语义分类的微博实体链接方法. 首先通过神经网络训练词向量模板,然后通过实体聚类获得类别标签作为特征,再通过多分类模型预测目标实体的主题类别来完成实体消歧. 在NLPCC2014公开评测数据集上的实验结果表明,本文方法的准确率和召回率均高于此前已报道的最佳结果,特别是实体链接准确率有显著提升.     

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。     

中文电子病历命名实体和实体关系语料库构建

电子病历是由医务人员撰写的面向患者个体描述医疗活动的记录,蕴含了大量的医疗知识和患者的健康信息.电子病历命名实体识别和实体关系抽取等信息抽取研究对于临床决策支持、循证医学实践和个性化医疗服务等具有重要意义,而电子病历命名实体和实体关系标注语料库的构建是首当其冲的.在调研了国内外电子病历命名实体和实体关系标注语料库构建的基础上,结合中文电子病历的特点,提出适合中文电子病历的命名实体和实体关系的标注体系,在医生的指导和参与下,制定了命名实体和实体关系的详细标注规范,构建了标注体系完整、规模较大且一致性较高的标注语料库.语料库包含病历文本992份,命名实体标注一致性达到0.922,实体关系一致性达到0.895.为中文电子病历信息抽取后续研究打下了坚实的基础.     

基于正反例训练的SVM命名实体关系抽取

根据中文命名实体关系抽取的特点,从中文的形态学、语法及语义等几个方面选取特征并构建特征向量,然后将符合特定实体关系模板的候选命名实体对抽取出来并分为正反例。利用正反例样本对支持向量机(SVM)抽取器进行训练,以此来判断候选命名实体对的关系类型。实验证明,本方法能够有效提高中文命名实体关系抽取的准确率。