基于转移的航空安全事件知识图谱表示学习

通过构造航空安全事件知识图谱并对其进行推理预测，可以有效预防航空安全事件的发生。目前，对于知识图谱的表示学习大多采用转移模型TransE，虽然其具有简单、高效的优势，但是在处理复杂关系时存在局限性。航空安全事件知识图谱不同于其他领域知识图谱，其中每个事件相互独立且又联系紧密，存在大量复杂关系，TransE模型不能很好地对其进行表示学习。为此，通过对航空安全事件语料库进行抽取来构建ASIKG数据集，利用公开数据集和ASIKG数据集对TransE的改进模型进行训练，实验结果表明，TransR模型在公共数据集上链接预测效果较好，而TransH模型在ASIKG数据集上取得了较好的链接预测效果。     

融合上下文信息的篇章级事件时序关系抽取方法

事件时序关系抽取是一项重要的自然语言理解任务,可以广泛应用于诸如知识图谱构建、问答系统等任务.已有事件时序关系抽取方法往往将该任务视为句子级事件对的分类问题,而基于有限的局部句子信息导致其抽取的事件时序关系的精度较低,且无法保证整体时序关系的全局一致性.针对此问题,提出一种融合上下文信息的篇章级事件时序关系抽取方法,使用基于双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,Bi-LSTM)的神经网络模型学习文章中事件对的时序关系表示,再利用自注意力机制融入上下文中其他事件对信息,从而得到更丰富的事件对时序关系表示用于时序关系分类通过 TB-Dense(timebank dense)和 M ATRES(multi-axis temporal relations for start-points)数据集的实验表明:此方法能够取得比当前主流的句子级方法更佳的抽取效果.     

结合事件链与事理图谱的脚本事件预测模型

现有脚本事件预测模型在事件表示时未充分考虑各个元素之间的相关性,且不能同时利用事件链和事理图谱中的信息进行事件预测。针对事件表示不全面和信息融合不充分的问题,提出一种结合事件链和事理图谱的脚本事件预测模型ECGNet。将每个事件的各个元素构造成一个短句,使用Transformer编码器捕获元素之间的序列信息,从而获得更准确的事件表示。在此基础上,构建一个长程时序模块（LRTO）学习事件链中的时序信息,同时构建一个全局事件演化模块（GEEP）捕获隐藏在事理图谱中的演化模式,通过门控注意力机制动态融合时序信息和演化模式进行脚本事件预测。基于纽约时报和新浪新闻两个数据集的实验结果表明,ECGNet能够有效融合事件链和事理图谱的信息进行脚本事件预测,与PMI、Bigram、SAM-Net、SGNN等模型相比,其准确率较最优值取得了3%以上的提升。     

结合多重嵌入表示的中文知识图谱补全

近年来，随着知识图谱相关技术的不断发展，各方面研究对知识图谱本身的需求也不断加强。然而现有的知识图谱无法完全覆盖整个真实世界，同时在知识正确性以及时效性等方面存在问题，这使得知识图谱补全越来越受到研究者的关注。在中文环境下，知识图谱补全任务又呈现出与英文图谱补全任务不同的特性。该文对中/英知识图谱补全任务进行了对比分析，将中文图谱中出现的错误进行了归类。根据该分析结果，该文提出将三元组中实体和关系嵌入表示、实体和关系描述文本嵌入表示结合的链接预测方法MER-Tuck,该方法利用外部的语义补充来加强矩阵分解模型的学习能力。为了验证该方法的有效性，该文为中文知识图谱补全任务构建了新数据集。在该数据集上将该文的方法与主流的链接预测方法进行比较，实验结果表明该文所提方法是有效的。     

面向时间感知的知识超图链接预测

知识超图是一种使用多元关系表示现实世界的异构图,但无论在通用领域还是垂直领域,现有的知识超图普遍存在不完整的情况.因此,如何通过知识超图中已有的链接推理缺失的链接是一个具有挑战性的问题.目前大多数研究使用基于多元关系的知识表示学习方法完成知识超图的链接预测任务,但这些方法仅从时间未知的超边中学习实体与关系的嵌入向量,没有考虑时间因素对事实动态演变的影响,导致在动态环境中的预测性能较差.首先,根据本文首次提出的时序知识超图定义,提出时序知识超图链接预测模型,同时从实体角色、位置和时序超边的时间戳中学习实体的静态表征和动态表征,以一定比例融合后作为实体嵌入向量用于链接预测任务,实现对超边时序信息的充分利用.同时,从理论上证明模型具有完全表达性和线性空间复杂度.此外,通过上市公司的公开经营数据构建时序知识超图数据集CB67,并在该数据集上进行了大量实验评估.实验结果表明:模型能够在时序知识超图数据集上有效地执行链接预测任务.     

面向链接预测的知识图谱表示学习方法综述

作为人工智能的重要基石, 知识图谱能够从互联网海量数据中抽取并表达先验知识, 极大程度解决了智能系统认知决策可解释性差的瓶颈问题, 对智能系统的构建与应用起关键作用. 随着知识图谱技术应用的不断深化, 旨在解决图谱欠完整性问题的知识图谱补全工作迫在眉睫. 链接预测是针对知识图谱中缺失的实体与关系进行预测的任务, 是知识图谱构建与补全中不可或缺的一环. 要充分挖掘知识图谱中的隐藏关系, 利用海量的实体与关系进行计算, 就需要将符号化表示的信息转换为数值形式, 即进行知识图谱表示学习. 基于此, 面向链接预测的知识图谱表示学习成为知识图谱领域的研究热点. 从链接预测与表示学习的基本概念出发, 系统性地介绍面向链接预测的知识图谱表示学习方法最新研究进展. 具体从知识表示形式、算法建模方式两种维度对研究进展进行详细论述. 以知识表示形式的发展历程为线索, 分别介绍二元关系、多元关系和超关系知识表示形式下链接预测任务的数学建模. 基于表示学习建模方式, 将现有方法细化为4类模型: 平移距离模型、张量分解模型、传统神经网络模型和图神经网络模型, 并详细描述每类模型的实现方式与解决不同关系元数链接预测任务的代表模型. 在介绍链接预测的常用的数据集与评判标准基础上, 分别对比分析二元关系、多元关系和超关系3类知识表示形式下, 4类知识表示学习模型的链接预测效果, 并从模型优化、知识表示形式和问题作用域3个方面展望未来发展趋势.     

基于空间投影和关系路径的地理知识图谱表示学习

近年来,类人智能技术和相关产品飞速发展,这在很大程度上得益于完备知识图谱的构建,特别是以地理为代表的基础教育知识图谱。传统的知识图谱采用网络知识组织形式进行表示,计算复杂度较高,而且三元组的知识表示形式不能有效地度量和利用实体间语义关联关系。该文构建了基于空间投影和关系路径的知识表示学习算法—PTransW(Path-based TransE and Considering Relation Type by Weight)模型,该模型结合空间投影和关系路径来对翻译模型进行扩展,并加入关系类型的语义信息进行改进。最后,在FB15K数据集和GEOGRAPHY数据集上训练并做链接预测实验。实验结果表明,PTransW模型对复杂关系的建模能力取得了较大地提升;对于规模较小的数据集,复杂度低的TransE和TransR模型将会训练得更充分;但是PTransE和PTransW模型由于利用了关系路径和反向关系中的语义信息,在关系预测方面有很大的优势。     

基于链接实体回放的多源知识图谱终身表示学习

知识图谱存储大量的结构化知识和丰富的语义信息,已被广泛应用于知识驱动的智能软件.随着智能应用的不断发展,它们对知识图谱的需求也在发生变化.而单一知识图谱往往具有数据不完备等缺点,难以满足需求.因此,支持新数据来源、融合多源知识已经成为迫切需求.传统的知识图谱表示学习和应用范式只考虑单一图谱,忽视了不同图谱间的知识迁移.多源知识图谱联合训练虽然可以带来性能提升,但不支持新增知识图谱的拓展表示学习.鉴于此,提出了多源知识图谱终身表示学习的新范式.给定一个知识图谱序列,终身表示学习的目标是在学习新知识图谱的同时,从已学习的知识图谱与模型中获得知识迁移.为实现这一目标,提出了一个基于链接实体回放的多源知识图谱终身表示学习框架.首先,设计一个以Transformer为编码器的知识图谱表示学习模型作为框架核心,利用关系相关性进行实体的链接预测.其次,提出链接子图构造方法,基于实体对齐构建并回放新增知识图谱和已有知识图谱之间的链接子图进行终身学习和知识迁移.最后,采用动态结构方法,为每个知识图谱存储相应的模型参数快照来避免灾难性遗忘.多个链接预测基准数据集上的实验结果表明,所提出的表示学习模型可以取得最先进的性能,且提出的终身表示学习框架可以实现有效的知识迁移.     

基于贝叶斯网的知识图谱链接预测

结合外部知识,使用特定方法进行知识图谱的链接预测,即知识图谱中缺失信息的发现和还原,是目前知识图谱领域研究的热点和关键。以电子商务应用为背景,基于已经构建好的描述用户兴趣的知识图谱,结合外部数据集,以贝叶斯网这一重要概率图模型作为不同商品之间相似性及其不确定性的表示和推理框架,通过对商品属性进行统计计算,构建反映商品之间相似关系的贝叶斯网,进而基于概率推理机制,定量地判断商品节点与用户节点之间存在链接的真实性,得到真实和完整的知识图谱,为个性化推荐和关联查询提供依据。建立在真实数据上的实验结果表明,提出的模型和算法是有效的。     

基于多神经网络协作的电子病历命名实体识别方法

随着电子病历在医疗领域的推广应用,越来越多的研究者关注如何高效地从电子病历中抽取高价值科研信息。CHIP2018将中文电子病历临床医疗命名实体识别作为评测任务,即从中文电子病历中抽取三种恶性肿瘤相关的实体。结合三种实体的特点和实体间的依赖关系,提出基于多神经网络协作的复杂医疗命名实体识别方法,并实现了句子级别的模型迁移,解决了训练数据集数量和质量问题,最终获得了该评测任务的第二名。此外,该方法的改进方法取得了CCKS2019评测任务一的第一名,印证了其有效性和泛化能力。     

Paperless practice -- electronic medical records at Island Health

A computerised general medical practice using electronic medical records is described. Issues including security, confidentiality, shared access to records, use of knowledge bases and decision support are discussed. The practice has electronic data interchange links with local hospitals and health authorities. The practice has demonstrated increased clinical effectiveness, improved primary care team working and cost savings on administrative and clerical tasks.     

基于电子病历可视分析的临床诊断模型

针对当前医生在临床诊疗过程中缺乏系统有效的手段,以及隐藏在大量电子病历中的医学知识没有得到充分利用的现状,研究了利用可视分析和数据挖掘相结合的方法,辅助医生进行临床诊疗服务.本文以不明原因发热疾病为例,首先对电子病历进行数据预处理和结构化提取,然后结合具体需求进行可视组织与分析,再利用数据挖掘相关算法对患者大量症状和发热原因之间的关系进行学习,帮助医生发现病历中潜在的医疗知识,辅助医生进行诊断.在上述工作的基础上,构建了一个面向临床诊疗的可视分析与辅助诊断框架,并给出了系统实例加以验证,结果表明该系统可以有效的帮助医生分析不明原因发热电子病历内的知识,有利于进一步的疾病诊断,缩短了平均确诊时间.     

InforSIB中的复合事件时间模型

复合事件处理通过分析多个事件类型实例之间的关系以产生对应用感兴趣的复合事件.事件处理中已有的时间模型或者使用点时间戳建模原子和复合事件,或者定义的复合事件时间戳考虑不周,导致复合事件检测与复合事件语义存在不一致的结果;另外,需要根据应用需求对时间模型的准确性与复合事件的检测效率作出权衡.针对这两个问题,在面向服务计算平台InforSIB中定义了复合事件时间模型,包括复合事件时间戳和事件不同步与传输延迟的解决方案,最后基于时间模型给出了相应的高效的复合事件检测算法.实验结果证明了时间模型的有效性.     

CHIP2019评测任务1概述:临床术语标准化任务

第五届中国健康信息处理会议(China Conference on Health Information Processing, CHIP2019)组织了中文临床医疗信息处理方面的三个评测任务,其中任务1为临床术语标准化任务。该任务的主要目标是对中文电子病历中挖掘出的真实手术实体进行语义标准化。评测数据集中所有手术原词均来自于真实医疗数据,并以《ICD9-2017协和临床版》手术词表为标准进行了标注。共有56支队伍报名参加了评测,最终有20支队伍提交了47组结果。该评测以准确率作为最终评估标准,提交结果中最高准确率达到94.83％。     

电子病历文本挖掘研究综述

电子病历是医院信息化发展的产物,其中包含了丰富的医疗信息和临床知识,是辅助临床决策和药物挖掘等的重要资源.因此,如何高效地挖掘大量电子病历数据中的信息是一个重要的研究课题.近些年来,随着计算机技术尤其是机器学习以及深度学习的蓬勃发展,对电子病历这一特殊领域数据的挖掘有了更高的要求.电子病历综述旨在通过对电子病历研究现状的分析来指导未来电子病历文本挖掘领域的发展.具体而言,综述首先介绍了电子病历数据的特点和电子病历的数据预处理的常用方法;然后总结了电子病历数据挖掘的4个典型任务(医学命名实体识别、关系抽取、文本分类和智能问诊),并且围绕典型任务介绍了常用的基本模型以及研究人员在任务上的部分探索;最后结合糖尿病和心脑血管疾病2类特定疾病,对电子病历的现有应用场景做了简单介绍.     

基于FT-LSTM模型的临床事件诊断序列预测研究

针对不同患者的临床数据信息难以得到合理表示,且事件之间时间间隔不同,从而导致预测困难等问题,提出一种基于词向量表示,并添加时控单元的时控长短期记忆神经网络（FT-LSTM）预测模型。首先通过FastText方法对医学事件进行可解释性的向量表示,以更有效地捕获富含医学信息的概念关系;然后针对临床数据对时间戳有着强依赖性的现象,在原有LSTM模型的基础上设计时控门,以更好地捕获长短期信息,对事件信息进行建模,从而改善预测表现。在MIMICⅢ数据集上的实验结果表明,使用FT-LSTM模型预测的召回率、准确率皆高于多种对比模型,证明了该方法的有效性。     

Enhancing answer completeness of SPARQL queries via crowdsourcing

Linked Open Data initiatives have encouraged the publication of large RDF datasets into the Linking Open Data (LOD) cloud, including DBpedia, YAGO, and Geo-Names. Despite the size of LOD datasets and the development of (semi-)automatic methods to create and link LOD data, these datasets may be still incomplete, negatively affecting thus accuracy of Linked Data processing techniques. We acquire query answer completeness by capturing knowledge collected from the crowd, and propose a novel hybrid query processing engine that brings together machine and human computation to execute SPARQL queries. Our system, HARE, implements these hybrid query processing techniques. HARE encompasses several features: (1) a completeness model for RDF that exploits the characteristics of RDF in order to estimate the completeness of an RDF dataset; (2) a crowd knowledge base that captures crowd answers about missing values in the RDF dataset; (3) a query engine that combines on-the-fly crowd knowledge and estimates provided by the RDF completeness model, to decide upon the sub-queries of a SPARQL query that should be executed against the dataset or via crowd computing to enhance query answer completeness; and (4) a microtask manager that exploits the semantics encoded in the dataset RDF properties, to crowdsource SPARQL sub-queries as microtasks and update the crowd knowledge base with the results from the crowd. Effectiveness and efficiency of HARE are empirically studied on a collection of 50 SPARQL queries against the DBpedia dataset. Experimental results clearly show that our solution accurately enhances answer completeness.