一种面向生文本的事件同指消解神经网络方法

事件同指消解在自然语言理解中是一项复杂的任务,它需要在理解文本信息的基础上,发现其中的同指事件。事件同指消解在信息抽取、问答系统、阅读理解等自然语言任务中均有重要作用。该文提出了一个事件同指消解框架,包括事件抽取(ENS_NN)、真实性识别(ENS_NN)和事件同指消解(AGCNN)三个部分。事件同指消解模型(AGCNN)利用注意力池化机制来捕获事件的全局特征,利用门控卷积抽取复杂语义特征,提高了事件同指消解的性能。在KBP 2015和KBP 2016数据集上的实验结果表明,该文提出的方法优于目前最优的系统。     

基于Siamese-BERT-wwm模型的航空安全事故因果事件的同指消解

针对航空安全事故因果事件的抽取结果复杂难以快速确定事故发展过程的问题,提出一种将孪生神经网络(Siamese Network)与BERT-wwm模型相结合的因果事件同指消解方法。该方法在孪生神经网络中将事件句分别输入到相同权重的两个BERT-wwm模型,经平均池化得到句子级语义向量,再通过Softmax分类器进行同指判断并消解,在同指消解的基础上采用逆遍历去冗余,实现了航空安全事故因果链的构建。实验结果表明,该方法有效提高了航空安全事故因果关系的可解释性,为多事故的关联分析奠定了基础。     

基于字词联合表示的中文事件检测方法

事件检测作为事件抽取的一个子任务,是当前信息抽取的研究热点之一.它在构建知识图谱、问答系统的意图识别和阅读理解等应用中有着重要的作用.与英文字母不同,中文中的字在很多场合作为单字词具有特定的语义信息,且中文词语内部也存在特定的结构形式.根据中文的这一特点,文中提出了一种基于字词联合表示的图卷积模型JRCW-GCN(Jo...     

基于跨语言数据增强的事件同指消解方法

事件同指消解是一个具有挑战性的自然语言处理任务,它在事件抽取、问答系统和阅读理解等任务中发挥着重要作用.现存的事件同指消解语料库的一个问题是标注规模较小,无法训练出高效能的模型.为了解决上述问题,该文提出了一个基于跨语言数据增强的事件同指消解神经网络模型ECR_CDA(Event Coreference Resolut...     

基于混合表示的中文事件检测方法研究

传统中文事件检测方法采用人工定义的特征表示候选触发词,耗时耗力。基于神经网络的特征学习方法在中英文事件检测任务中得到了验证。现有的基于神经网络的中文事件检测方法初步探索了字信息对解决分词错误的作用。字是中文的最小结构单元和语义表示单元。词语的字符级信息能够提供词语的结构性信息和辅助词语级语义。该文研究了字/词混合神经网络特征对于解决中文事件数据集未登录词问题的作用。采用神经网络模型分别学习词语的词语级表示和字符级表示,进而拼接得到词语的混合表示。实验结果表明,基于字/词混合表示的中文神经网络事件检测模型的F₁值比当前最好的模型高2.5%。     

面向多语料库的通用事件指代消解

事件同指消解对篇章理解、信息抽取意义重大。该文在事件抽取完成的基础上聚焦事件同指,给出了一个基于卷积神经网络的事件同指消解完整框架,针对实例分布不均衡问题给出了基于事件语义类别和时态信息的事件兼容性过滤策略。为了最大化适用不同的事件标注策略,提出了最小事件本身描述和事件间关系描述相结合的特征表示方法。针对基于事件对模型进行同指消解产生的局部最优问题,给出了一种全局优化的后处理方案。在KBP2015和ACE2005语料上的各类实验表明,上述三个解决方案均能有效解决问题,提升整个事件同指消解平台的性能。     

基于结构化事件的主题表示

基于词袋的主题模型其最终主题表示存在着表意不清、可读性差等问题。为解决此问题,提出将事件作为文档和主题描述的基本元素进行主题建模。鉴于事件的稀疏性,采用基于biterm的主题模型,并在主题推断时结合generalized P?lya urn(GPU)模型加入事件间关联性的先验知识进行指导监督,从共现和语义两个层面削弱了事件稀疏性对主题生成的负作用。实验结果表明,该算法得到的主题可解释性较好且聚类效果提升明显。     

基于指代消解的中文事件融合方法

事件抽取是信息抽取领域的一个重要的研究方向.针对事件抽取获得的信息不完整和语义不明确的特点,在此基础上引入指代消解和信息融合理论,通过事件元素归一化和互指事件的合并,在数据和特征两个层次上对事件信息进行融合,进一步明确和完善事件信息,并在不损失信息的情况下精简整个信息系统的信息量.在裁员事件的融合实验中正确率达到86.9%.     

基于神经网络的端到端的事件指代消解研究

事件作为文本信息的关键语义组件,对篇章的理解具有重要意义。由于事件具有自身包含信息丰富、表达方式多样,以及在文本中分布稀疏等特点,使得事件指代消解成为自然语言处理领域的一个难点任务。在以往的事件指代消解任务中,多借助人工提取词匹配和句法结构等信息,再基于这些抽取的特征进行消解,然而这些特征并不能有效地处理具有复杂语义的事件任务。该文提出一种端到端的神经网络模型,通过多种词表征、双向循环神经网络和注意力机制来学习上下文的语义内容,从而完成事件的指代消解任务。在KBP2015、2016数据集上进行的事件指代消解实验验证了该文给出模型的有效性。实验结果表明,该神经网络模型能很好地理解文本语义信息,捕捉关键单词,提高事件指代消解任务的性能,最终端到端的事件指代消解性能在CoNLL评测标准下达到39.9%的F1值。     

基于MapReduce的对象共指消解方法

对象共指消解是语义Web研究中的一个关键问题。虽然目前已有许多不同的对象共指消解方法,但是它们的效率还不能满足实际使用的要求。MapReduce框架具有简单性和较强的计算能力,已被广泛用于各种数据并行处理任务。基于MapReduce的两个不同阶段,分别提出了两种并行算法来消解对象共指。具体地,给定一个初始训练集合和一个阈值,算法能够高效地发现一组具有可判别度的属性,并且满足它们的确信度高于预先给定的阈值。这些具有高可判别度的属性将被用于识别拥有相似取值的对象共指。基于真实数据集,通过人为增大数据集规模,验证了基于MapReduce算法的有效性。     

基于分类信心重排序的中文共指消解研究

共指消解是自然语言处理的核心问题之一。本文针对分步消解中分类器全局信息的不足,依据分类信心对全体提及配对进行排序,优先根据可靠的分类结果对提及进行聚集或分离。实验表明,该算法在多个学习框架下显著地改善了系统的整体性能。     

基于树核函数的英文代词消解研究

该文提出了一种基于树核的英文代词消解方法。针对结构化信息在指代消解中的重要作用,该文使用SVM提供的卷积树核函数自动获取句法结构信息,将句法树作为一个特征,和其他基本特征相结合。该文系统的分析了训练用例的过滤及不同的剪枝策略对模型性能的影响,同时还分析了树核函数对于几句之内的代词消解有比较好的结果。在ACE2004 NWIRE基准数据上进行实验的结果说明树核能显著地提高代词消解系统的性能,并且对一句之内的代词消解有较好的效果。