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在生物医学文本挖掘领域, 生物医学的命名实体和关系抽取具有重要意义。然而目前中文生物医学实体关系标注语料十分稀缺, 这给中文生物医学领域的信息抽取任务带来许多挑战。 该文基于深度学习技术搭建了中文生物医学实体关系抽取系统。首先利用公开的英文生物医学标注语料, 结合翻译技术和人工标注方法构建了中文生物医学实体关系语料。然后在结合条件随机场(Conditional Random Fields, CRF)的双向长短期记忆网络 (Bi-directional LSTM, BiLSTM) 模型上加入了基于生物医学文本训练的中文 ELMo (Embedding from Language Model) 完成中文实体识别。最后使用结合注意力(Attention) 机制的双向长短期记忆网络抽取实体间的关系。实验结果表明,该系统可以准确地从中文文本中抽取生物医学实体及实体间关系。 相似文献
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关系抽取是信息抽取中的一项基础任务,对信息检索、问答系统、知识图谱等有非常重要的意义。现有的关系抽取数据集存在包含类别太少、句子标注困难、不易扩展等缺陷,且只有英文数据集,不能很好地解决中文关系抽取任务。该文采用弱监督和半自动的方法,构建了一份中文关系抽取数据集,弥补了上述不足。首先借助维基百科抽取出丰富的关系对,从百度搜索返回结果及搜狗新闻语料中抽取包含实体对的句子,完成弱监督句子抽取过程。将句子放入RNN关系抽取系统进行打分,选取标注价值高的句子提交人工标注,对标注结果进行处理,最终得到中文关系抽取数据集。 相似文献
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中文分词是中文信息处理领域的一项关键基础技术。随着中文信息处理应用的发展,专业领域中文分词需求日益增大。然而,现有可用于训练的标注语料多为通用领域(或新闻领域)语料,跨领域移植成为基于统计的中文分词系统的难点。在跨领域分词任务中,由于待分词文本与训练文本构词规则和特征分布差异较大,使得全监督统计学习方法难以获得较好的效果。该文在全监督CRF中引入最小熵正则化框架,提出半监督CRF分词模型,将基于通用领域标注文本的有指导训练和基于目标领域无标记文本的无指导训练相结合。同时,为了综合利用各分词方法的优点,该文将加词典的方法、加标注语料的方法和半监督CRF模型结合起来,提高分词系统的领域适应性。实验表明,半监督CRF较全监督CRF OOV召回率提高了3.2个百分点,F-值提高了1.1个百分点;将多种方法混合使用的分词系统相对于单独在CRF模型中添加标注语料的方法OOV召回率提高了2.9个百分点,F-值提高了2.5个百分点。 相似文献
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针对在中文资源的关系抽取中,由于中文长句句式复杂,句法特征提取难度大、准确度低等问题,提出了一种基于平行语料库的双语协同中文关系抽取方法。首先在中英双语平行语料库中的英文语料上利用英文成熟的句法分析工具,将得到依存句法特征用于英文关系抽取分类器的训练,然后与利用适合中文的n-gram特征在中文语料上训练的中文关系抽取分类器构成双语视图,最后再依靠标注映射后的平行语料库,将彼此高可靠性的语料加入对方训练语料进行双语协同训练,最终得到一个性能更好的中文关系抽取分类模型。通过对中文测试语料进行实验,结果表明该方法提高了基于弱监督方法的中文关系抽取性能,其F值提高了3.9个百分点。 相似文献
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远程监督是一种根据知识库自动对齐实体进行大规模语料标注的方法,但过强的假设导致获取的语料混有大量的噪声.针对这一问题,提出了一种基于同义词词林和规则的中文远程监督人物关系抽取方法,该方法基于多示例学习思想将人物关系句子划分为包(bag)级,利用同义词词林对人物关系触发词做词频统计,确定最大词频候选关系和次大词频候选关系,再结合特定的人物关系判别规则判断人物关系.对bag判断出某个人物关系后,再对其进一步进行多关系预测,最终得到人物关系预测结果.在大规模的中文远程监督人物关系抽取公开数据集(IPRE)上的实验结果表明,所提方法得到的结果具有较好的F1值,并且能识别远程监督数据测试集标签所没标注出的人物关系. 相似文献
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观点往往承载着文本的重要信息,观点句抽取技术旨在抽取文本中包含作者主观观点的句子,其应用越来越广泛。针对网络语言不规范的现象,文章提出了一种对不规范文本的无监督观点句抽取方法,该方法先对语料及其分词结果进行规范化处理,再通过基于词典和基于规则的方法自动构造训练样例,对SVM分类器进行训练,再使用分类器抽取观点句。使用该方法在人工标注的语料以及COAE2011电子产品语料上进行实验,取得了较好的效果。 相似文献
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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。 相似文献
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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%,F1c值为50.7%,证明了该方法的有效性。 相似文献
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词语相关程度计算是语义计算的基础。维基百科是目前最大、更新最快的在线开放式百科全书,涵盖概念广,概念解释详细,蕴含了大量概念间关联关系,为语义计算提供了丰富的背景知识。然而,中文维基百科中存在严重的数据稀疏问题,降低了中文词语相关度计算方法的有效性。针对这一问题,该文利用机器学习技术,提出一种新的基于多种维基资源的词语相关度学习算法。在三个标准数据集上的实验结果验证了新算法的有效性,在已知最好结果的基础上提升了20%—40%。
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针对目前基于监督学习的关系抽取方法需要标注大量训练数据和预先定义关系类型,提出了一种基于词语共现信息构建关联网络并在关联网络上进行图聚类分析的人物关系提取方法。首先,从新闻标题数据获得关联度较高的500个人物对用于关系抽取研究;然后,抓取关联人物对所在新闻数据,对其进行预处理,并利用词频-逆向文档频率(TF-IDF)得到人物对共现句子中的关键词;其次,基于词语共现信息得到词语之间的关联,进而建立关键词关联网络;最后,利用对关联网络进行图聚类分析以获得人物关系。在关系抽取的实验中,与传统基于词语共现和模式匹配的中文实体关系提取方法相比,所提方法在准确率、召回率和平衡F分数(F-score)上分别提升了5.5,3.7和4.4个百分点。实验结果表明,所提算法能够在没有标注训练数据的条件下,有效地从新闻数据中抽取丰富且高质量的人物关系数据。 相似文献
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基于对比散度受限玻尔兹曼机深度学习的产品评论情感分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前大部分情感分析技术需要人工标注建立情感词典提取情感特征的问题,提出一种基于对比散度-受限玻尔兹曼机(CD-RBM)深度学习的产品评论情感分析方法。该方法在对产品评论时进行数据预处理并利用词袋模型产生产品评论的向量表示,然后通过CD-RBM提取产品评论的情感特征,最后结合支持向量机(SVM)将提取出来的情感特征进行文本情感分类。CD-RBM无需人工标注情感词典,即可获得情感特征,且可以提高特征的情感语义关联性;同时,SVM可以保证产品评论情感分类的准确度。通过实验确定了RBM最优训练周期为10,在此训练周期下对RBM、SVM、PCA+SVM,以及RBM+SVM方法进行了比较。实验结果表明,RBM特征提取和SVM分类结合方法能够获得最好的准确率和F值,并获得较好的召回率。 相似文献
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生物医学实体关系抽取是生物医学文本挖掘领域的一项重要任务,它可以自动从生物医学文本中挖掘实体间的相互关系。目前,生物医学实体关系抽取方法一般只针对某一特定任务(如药物关系,蛋白质交互关系抽取等)训练单任务模型进行抽取,忽略了多个任务之间的相关性。因此,该文使用基于神经网络的多任务学习方法对多个生物医学关系抽取任务间的关联性进行了探索。首先构建了全共享模型和私有共享模型,然后在此基础上提出了一种基于Attention机制的主辅多任务模型。在生物医学领域关系抽取的5个公开数据集上的实验结果表明,该文的多任务学习方法可以有效地在学习任务之间共享信息,使得任务间互相促进,获得了比单任务方法更好的关系抽取结果。 相似文献
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目的 卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在遥感场景图像分类中广泛应用,但缺乏训练数据依然是不容忽视的问题。小样本遥感场景分类是指模型只需利用少量样本训练即可完成遥感场景图像分类任务。虽然现有基于元学习的小样本遥感场景图像分类方法可以摆脱大数据训练的依赖,但模型的泛化能力依然较弱。为了解决这一问题,本文提出一种基于自监督学习的小样本遥感场景图像分类方法来增加模型的泛化能力。方法 本文方法分为两个阶段。首先,使用元学习训练老师网络直到收敛;然后,双学生网络和老师网络对同一个输入进行预测。老师网络的预测结果会通过蒸馏损失指导双学生网络的训练。另外,在图像特征进入分类器之前,自监督对比学习通过度量同类样本的类中心距离,使模型学习到更明确的类间边界。两种自监督机制能够使模型学习到更丰富的类间关系,从而提高模型的泛化能力。结果 本文在NWPU-RESISC45(North Western Polytechnical University-remote sensing image scene classification)、AID (aerial image dataset)和UCMerced LandUse (UC merced land use dataset)3个数据集上进行实验。在5-way 1-shot条件下,本文方法的精度在3个数据集上分别达到了72.72%±0.15%、68.62%±0.76%和68.21%±0.65%,比Relation Net*模型分别提高了4.43%、1.93%和0.68%。随着可用标签的增加,本文方法的提升作用依然能够保持,在5-way 5-shot条件下,本文方法的精度比Relation Net*分别提高3.89%、2.99%和1.25%。结论 本文方法可以使模型学习到更丰富的类内类间关系,有效提升小样本遥感场景图像分类模型的泛化能力。 相似文献
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针对基于机器学习的人物关系抽取需要人工选取特征的问题,提出一种基于卷积神经网络的中文人物关系抽取方法。采用搜狗实验室公开的中文全网新闻语料库来训练Word2vec模型,得到基于分布式表示的词向量表达,并完成了对百度百科数据集的词向量转化工作。设计一种基于经典CNN模型的中文人物关系抽取系统方案,用CNN模型自动提取特征并进行人物关系的分类,实现了5类常见人物关系的提取,准确率达到92.87%,平均召回率达到86.92%。实验结果表明,该方法无需人工构建复杂特征即可得到较好的人物关系抽取效果。 相似文献
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