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。     

基于组合核的蛋白质交互关系抽取

蛋白质交互关系(PPI)抽取是生物医学信息抽取领域的一个重要部分,具有很高的应用价值和实际意义。该文使用一种基于SVM的组合核方法进行蛋白质关系抽取,将基于特征的平面核和基于结构的卷积树核组合。一棵完整的句法解析树中包含了较多噪声,需对其修剪以提高PPI抽取效果。首先讨论不同的树的剪裁策略对实验结果的影响,分别使用完全树、最小完全树、最小树和最短路径闭包树进行实验,最短路径闭包树效果最好;然后在最短路径闭包树的基础上提出一种动态拓展树,该树取得了明显优于其他解析树的效果。最后基于组合核在AIMED上进行10倍交叉实验,精确率、召回率和F值分别达到了82.40%、51.30%和63.23%。     

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.     

基于树核函数的中文语义角色标注

使用SVM提供的卷积树核函数构造一个中文语义角色标注系统,将依存关系作为标注单元进行中文语义角色标注。通过不同的裁剪方法获得依存树的结构化信息,裁剪后的依存树分别为最短路径树和最小树。在中文PropBank和NomBank的转换语料上进行实验,结果表明,该系统在动词性谓词和名词性谓词语料上的F1值分别为83.66和76.87。     

基于多核学习的医学文献蛋白质关系抽取

从生物医学文献中抽取蛋白质交互作用关系对蛋白质知识网络的建立、新药的研制等均具有重要的意义。为此,提出一种基于多核学习的方法,用于从文献中自动抽取蛋白质关系信息。该方法融合基于特征的核、树核以及图核,并扩展最短路径依存树以及依存路径以利用更多的上下文关系信息。在AImed语料上的实验得到63.9%的F值和87.83%的AUC值,表明该方法具有较好的性能。     

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。     

基于句法树结构的情感评价单元抽取算法*

情感评价单元的抽取是情感分析的基础任务之一,目前大部分的抽取方法都基于句法路径等扁平化的特征,区分中文评价文本中噪声的能力不强。提出了一种基于短语句法的树型结构来表示情感评价单元模式,并使用近似卷积树核的方法来计算这种结构的相似度;在此基础上,采用基于相似度计算的模式匹配方法进行情感评价单元抽取。在中文商品评论上进行实验,该方法比基于句法路径的方法准确率提高了13.4%,召回率提高了9.2%。实验证明提出的方法对中文商品评价的情感评价单元抽取效果较好。     

基于Multi-BiLSTM-Attention的关系抽取

在关系抽取任务中,单一的长短期记忆模型只能学习到某个特定维度的特征,而卷积神经网络可以利用多个卷积核学习不同维度特征.基于上述两个特点,该文提出了一种多层双向长短期记忆-注意力模型,该方法通过给长短期记忆模型设置不同大小的隐藏层,使其能自动从原始输入中抽取不同维度的、带依赖信息的抽象特征,并利用注意力机制捕获全局信息.实验显示,该方法能显著提高中文关系抽取效果,在ACE RDC 2005中文数据集上取得71.6％的F值.     

基于凸组合核函数的中文领域实体关系抽取

针对在采用支持核函数的机器学习算法进行基于特征的中文领域实体关系抽取中,不同核函数对不同中文领域关系抽取在效果上存在差异性的问题,该文提出一种基于凸组合核函数的中文领域实体关系抽取方法。首先,选取实体上下文的词、词性等信息,短语句法树信息及依存信息作为特征,然后通过以径向基核函数,Sigmoid核函数及多项式核函数组成的不同组合比例的凸组合核函数将特征矩阵映射成为不同的高维矩阵,利用支持向量机训练这些高维矩阵构建不同分类模型后测试抽取性能,以确定最优组合比例的凸组合核函数。在收集600篇旅游领域语料上进行关系抽取,实验结果表明最优凸组合核函数能增加实体关系抽取效果, F值达到62.9。     

基于多核融合的中文领域实体关系抽取

针对传统径向基核函数的训练矩阵中所有元素都十分接近零而不利于分类的问题,该文提出了一种融合了改进的径向基核函数及其他核函数的多核融合中文领域实体关系抽取方法。利用径向基核函数的数学特性,提出一种改进的训练矩阵,使训练矩阵中的向量离散化,并以此改进的径向基核函数融合多项式核函数及卷积树核函数,通过枚举的方式寻找最优的复合核函数参数,并以上述多核融合方法与支持向量机结合进行中文领域实体关系抽取。在旅游领域的语料上测试,相对于单一核方法及传统多核融合方法,关系抽取性能得到提高。     

Semantic Role Labeling of Chinese Nominal Predicates with Dependency-Driven Constituent Parse Tree Structure

This paper explores a tree kernel based method for semantic role labeling （SRL） of Chinese nominal predicates via a convolution tree kernel. In particular, a new parse tree representation structure, called dependency-driven constituent parse tree （D-CPT）, is proposed to combine the advantages of both constituent and dependence parse trees. This is achieved by directly representing various kinds of dependency relations in a CPT-style structure, which employs dependency relation types instead of phrase labels in CPT （Constituent Parse Tree）. In this way, D-CPT not only keeps the dependency relationship information in the dependency parse tree （DPT） structure but also retains the basic hierarchical structure of CPT style. Moreover, several schemes are designed to extract various kinds of necessary information, such as the shortest path between the nominal predicate and the argument candidate, the support verb of the nominal predicate and the head argument modified by the argument candidate, from D-CPT. This largely reduces the noisy information inherent in D-CPT. Finally, a convolution tree kernel is employed to compute the similarity between two parse trees. Besides, we also implement a feature-based method based on D-CPT. Evaluation on Chinese NomBank corpus shows that our tree kernel based method on D-CPT performs significantly better than other tree kernel-based ones and achieves comparable performance with the state-of-the-art feature-based ones. This indicates the effectiveness of the novel D-CPT structure in representing various kinds of dependency relations in a CPT-style structure and our tree kernel based method in exploring the novel D-CPT structure. This also illustrates that the kernel-based methods are competitive and they are complementary with the feature- based methods on SRL.     

Tree kernel-based semantic relation extraction with rich syntactic and semantic information

This paper proposes a novel tree kernel-based method with rich syntactic and semantic information for the extraction of semantic relations between named entities. With a parse tree and an entity pair, we first construct a rich semantic relation tree structure to integrate both syntactic and semantic information. And then we propose a context-sensitive convolution tree kernel, which enumerates both context-free and context-sensitive sub-trees by considering the paths of their ancestor nodes as their contexts to capture structural information in the tree structure. An evaluation on the Automatic Content Extraction/Relation Detection and Characterization (ACE RDC) corpora shows that the proposed tree kernel-based method outperforms other state-of-the-art methods.     

词汇语义信息对中文实体关系抽取影响的比较

提出一种将《同义词词林》和《知网》的语义信息融合到基于树核函数的中文关系抽取方法,并比较和分析了两种语义信息对中文实体关系抽取的影响,同时探讨了这两种语义信息与实体类型信息之间的相互关系。实验结果表明,该方法能在一定程度上提高中文关系抽取的性能;同时,《同义词词林》能补充实体类型信息的不足,因而无论是否加入实体类型信息,其语义信息都能大幅度地提高大部分关系类型的抽取性能;而《知网》则和实体类型信息存在冲突,因此在已知实体类型信息的前提下,仅能提高个别关系类型的抽取性能。