融合领域知识图谱的跨境民族文化分类

跨境民族是指居住地"跨越"了国境线,但又保留了原来共同的某些民族特色,彼此有着同一民族的认同感的民族,对于跨境民族文化中涉及到的文本分类问题可以看作领域文本细分类任务,但是,目前面临类别标签歧义的问题.为此提出一种融合领域知识图谱的跨境民族文化分类方法.首先把知识图谱中的知识三元组通过TransE模型表示为实体语义向量...     

融入词集合信息的跨境民族文化实体识别方法

跨境民族文化领域实体通常由描述民族文化特征的领域词汇组合构成,使用当前主流的基于字符表征的实体识别方法会面临领域实体边界模糊问题,造成实体识别错误。为此,该文提出一种融入词集合信息的跨境民族文化实体识别方法,利用领域词典获取的词集合增强领域实体的词边界和词语义信息。首先,构建跨境民族文化领域词典,用于获取词集合信息;其次,通过词集合注意力机制获取词集合向量之间的权重,并融入位置编码增强词集合位置信息;最后,在特征提取层融入词集合信息,增强领域实体边界信息并缓解仅使用字符特征表示所带来的词语义缺失问题。实验结果表明,在跨境民族文化文本数据集上所提出方法相比于基线方法的F₁值提升了2.71%。     

使用本体标注构建SCORM本体模型的方法

针对SCORM学习对象模型语义缺失的问题,结合语义Web本体标注的技术,提出一种使用语义标注实现SCORM模型本体化的方法。该方法从SCORM规范中提取语义信息构建SCORM本体模型,以公理的方式形式化表示了SCORM的语义信息和语义约束。并以此为基础在现有SCORM学习资源中扩展语义标注信息,使SCORM学习资源中的元素和属性映射到SCORM本体的类和属性,使用SCORM本体模型为学习资源提供语义约束和知识推理。该方法遵照SCORM语法、语义,以及扩展思想,将SCORM信息模型映射为SCORM知识模型,把SCORM学习对象的使用提高到知识重用和知识互操作的层面。     

一种融合实体语义知识的实体集合扩展方法

实体集合扩展是开放式信息抽取的一个重要问题,该问题研究如何从一个语义类的若干实体(称为种子)出发,得到该类别的更多实体。现有实体集合扩展方法主要使用上下文模板或种子在语料中的分布信息进行抽取,其缺点是无法解决种子的歧义问题,而该问题会影响方法的有效性。在该文中,作者提出了一种融合实体语义知识的实体集合扩展方法,通过引入语义知识来解决种子歧义性问题。新方法通过使用Wikipedia实现了语义知识的引入,并把基于语义知识的扩展方法和基于模板的扩展方法相融合。实验表明,与单纯基于上下文方法相比,该文方法在准确率上提升了18.5%,召回率上提升了6.8%,MAP值上提升了22.8%。     

融合领域命名实体识别的查询扩展方法研究

针对领域知识特点和当前基本查询扩展方法的局限性,提出了在特定领域问答系统中将命名实体识别与基本查询扩展方法相结合对答案文本检索进行查询扩展的方法.该方法标注旅游领域18个类别的命名实体,并使用条件随机场理论建立实体识别模型,将识别模型以线性插值方式分别融合到本文选用的基于TF-IDF、互信息和局部上下文分析3种基本查询扩展方法中,再选取出扩展词进行查询.在旅游领域数据集上的实验结果表明,该方法在3种基本查询扩展方法基础上使准确度提高15.8％以上,其中结合领域命名实体识别和局部上下文分析的查询扩展方法的准确度提高了21.4％.     

基于概念树扩展的中文文本检索研究

分析了概念在语义层次上的扩展,将概念树中的父子概念关系用词语的相似度进行量化。提出了检索概念权重计算的两种方法和一种基于检索概念的文本概念权重计算方法,并将这些方法用于中文文本检索,因此,构建了基于概念树扩展的两个文本检索模型。实验显示,这两个检索模型的精确率与关键词检索模型保持基本一致,召回率却得到较大提高。     

基于概念语义同义扩展的文本检索研究

对TF-IDF分析后,提出一种已有关键词的文本的词条权重计算方法(TKSM),并以此构造基于概念语义同义扩展的文本检索模型(CSSERM) .实验表明,该模型的综合性能优于关键词检索模型,但精确率较关键词模型稍有降低.为此,构造基于概念同义扩展的文本检索模型与关键词模型结合的检索模型,两者的结合比例调整适当,能平衡检索系统的准确率与召回率,获得更好的检索效果.     

基于图上下文的知识表示学习

在知识图谱的知识表示学习中,绝大多数方法都是将知识图谱中实体和关系映射到低维的连续向量空间中,但数据的稀疏和信息的不足仍会导致实体和关系语义表示的不完整性.针对这个问题,提出基于图上下文的知识表示学习模型(Context_RL).将知识图谱中实体和关系的上下文信息作为可靠数据来源和输入.通过计算实体和关系的语义相似度,将图上下文信息融入向量表示中,在语义的层面上提高了知识图谱表示学习的能力.通过实体预测和三元组分类实验,在有关数据集上,Context_RL的实验结果比其他模型更好.     

基于双端知识图的图注意推荐模型

针对现有图神经网络在捕获知识图谱信息并进一步用于推荐时,侧重于项目端建模所存在的问题,提出一种基于双端知识图的图注意推荐模型。该模型通过从用户端和项目端在知识图谱上挖掘相关属性来有效增强推荐。从用户端角度,通过知识图谱中实体之间的联系传播用户兴趣,沿着知识图谱中用户的历史点击项来扩展用户的潜在兴趣;从项目端角度,通过捕获知识图谱中的高阶结构和语义信息,对每个实体的邻居抽样作为接收场,通过图注意获得实体-实体交互信息,以此建模高阶邻域信息,最后使用交叉熵损失函数进行训练。结果表明,所提模型在关于电影、书籍和音乐推荐的三个数据集上,有效提高了推荐的准确性和可解释性。     

融合实体描述信息和邻居节点特征的知识表示学习方法

知识图谱表示学习旨在将实体和关系映射到一个低维稠密的向量空间中。现有的大多数相关模型更注重于学习三元组的结构特征,忽略了三元组内的实体关系的语义信息特征和三元组外的实体描述信息特征,因此知识表达能力较差。针对以上问题,提出了一种融合多源信息的知识表示学习模型BAGAT。首先,结合知识图谱特征来构造三元组实体目标节点和邻居节点,并使用图注意力网络（GAT）聚合三元组结构的语义信息表示;然后,使用BERT词向量模型对实体描述信息进行嵌入表示;最后,将两种表示方法映射到同一个向量空间中进行联合知识表示学习。实验结果表明,BAGAT性能较其他模型有较大提升,在公共数据集FB15K-237链接预测任务的Hits@1与Hits@10指标上,与翻译模型TransE相比分别提升了25.9个百分点和22.0个百分点,与图神经网络模型KBGAT相比分别提升了1.8个百分点和3.5个百分点。可见,融合实体描述信息和三元组结构语义信息的多源信息表示方法可以获得更强的表示学习能力。     

基于上下文信息的中文命名实体消岐方法研究

在语义标注过程中,为了消除文本中给定的命名实体与知识库中实体映射过程中出现的歧义问题,提出了一种基于上下文信息相似度值排序的命名实体消歧方法。消岐方法包括实体表示预处理、候选实体列表构建和相似度值排序算法三部分。针对命名实体指称多样性问题,使用实体表示预处理方法抽取标准实体。然后利用中文在线百科构建语义知识库,得到标准实体的语义列表。同时提出利用相似度值排序方法解决标准实体与语义列表映射的指称歧义性问题,对于在知识库中未找到语义的实体采用HAC聚类算法进行消岐处理。实验结果表明,本文提出的方法能够有效的把中文网页真实数据集中文本的实体映射到知识库中对应无歧义的实体上。     

球坐标建模语义分层的知识图谱补全方法

知识图谱是真实世界三元组的结构化表示。通常,三元组表示形式为（头实体,关系,尾实体）,这表示头实体和尾实体通过特定关系相互联系。针对知识图谱中广泛存在的数据稀疏问题,提出一种球坐标建模语义分层的知识图谱补全方法。使用球坐标系对实体和关系进行建模表示,以进行链接预测。具体来说,半径坐标旨在对不同层级的实体进行建模,半径较小的实体级别越高;角度坐标旨在区分相同层级的实体,即模长相等而角度不同的实体。该方法将实体映射到球坐标系中,可以有效建模知识图谱中普遍存在的语义分层现象。实验中,采用公开数据集WN18RR、FB15K-237与YAGO3-10进行相关的链接预测实验。实验结果表明,在WN18RR中,平均倒数排名（Mean Reciprocal Rank）比RotatE提高3.6%,Hit@10比RotatE提高1.9%;在FB15K-237中,平均倒数排名（Mean Reciprocal Rank）比ConvKB提高4.8%,Hit@10比ConvKB提高3.5%。实验证明球坐标建模语义分层的知识图谱补全方法可以有效提高三元组预测准确度。     

An integrated pipeline model for biomedical entity alignment

Biomedical entity alignment, composed of two subtasks: entity identification and entity-concept mapping, is of great research value in biomedical text mining while these techniques are widely used for name entity standardization, information retrieval, knowledge acquisition and ontology construction.Previous works made many efforts on feature engineering to employ feature-basedmodels for entity identification and alignment. However, the models depended on subjective feature selection may suffer error propagation and are not able to utilize the hidden information.With rapid development in healthrelated research, researchers need an effective method to explore the large amount of available biomedical literatures.Therefore, we propose a two-stage entity alignment process, biomedical entity exploring model, to identify biomedical entities and align them to the knowledge base interactively. The model aims to automatically obtain semantic information for extracting biomedical entities and mining semantic relations through the standard biomedical knowledge base. The experiments show that the proposed method achieves better performance on entity alignment. The proposed model dramatically improves the F1 scores of the task by about 4.5% in entity identification and 2.5% in entity-concept mapping.     

一种基于部件CNN的网络安全命名实体识别方法

基于知识图谱的网络安全动态预警方法,能够主动感知和应对网络安全攻击,增强感知的实时性和精准性。然而,在构建网络安全知识图谱的实体抽取过程中,传统的命名实体识别工具和方法无法识别网络安全领域中的特定类别实体,文本中的未登录和中英文混合的网络安全实体也难以被准确识别。网络安全文本中的网络安全命名实体存在中英文混合、单词缩写等问题,仅基于字的命名实体识别方法难以充分表征字或词的语义信息。因此,论文考虑中英文更细粒度的部件语义捕捉字或词的语义特征,提出一种基于部件CNN的网络安全命名实体识别方法(C C-NS-NER),利用部件CNN抽取词语部件特征中的关键语义特征,丰富字词级别的语义信息,并引入BiLSTM-CRF确保抽取字向量和部件特征中的抽象信息,同时获取标签之间的关联信息,识别文本中的网络安全命名实体。在人工标注的网络安全数据集上的实验结果表明,该方法相较于传统模型,能有效获取字或词的部件语义信息,显著提高网络安全命名实体识别的效果。     

基于实体活跃度及复制生成的时序知识图谱推理

现有时序知识图谱推理主要是基于静态知识图谱的推理方法,通过知识图谱的结构特征挖掘潜在的语义信息和关系特征,忽略了实体时序信息的重要性,因此提出一种基于实体活跃度及复制生成机制的时序知识图谱推理方法（EACG）。首先,通过改进的图卷积神经网络对多关系实体建模,有效挖掘知识图谱的潜在语义信息和结构特征。其次,时序编码器基于实体活跃度学习实体的时序特征。最后,使用复制生成机制进一步学习知识图谱的历史信息,提升对时序数据建模的能力。在时序知识图谱数据集ICEWS14、ICEWS05-15、GDELT上推理的实验结果表明,EACG在MRR评估指标中分别优于次优方法2%、10%和5%。     

结合谓词感知与图注意力机制的链接预测方法

知识图谱补全旨在预测三元组中缺失的部分使知识图谱趋于完整.针对基于神经网络等模型的链接预测方法忽略了实体间的关联信息,导致模型不能覆盖三元组周围局部邻域中固有的隐藏信息,提出图注意力机制与谓词感知结合的方法.首先,利用图注意力机制定义了一个关系嵌入矩阵,描述任意给定实体邻域内实体间的关系;其次,引入谓词增强实体间语义理解程度,构造了基于谓词嵌入向量的注意力值计算公式,以便有效地度量实体间语义联系的强度;此外,利用实体邻居间的边关系预测多跳实体间的直接关系以补全知识图谱.在数据集WN18RR、Kinship、FB15K的实验结果表明了该方法能有效提高三元组的预测精度.     

基于Triplet注意力的循环卷积神经网络模型

现有的融合文本或邻居信息的知识补全模型忽略文本和邻居之间的相互作用,难以捕获与实体具有较强语义相关性的信息,加上基于卷积神经网络的模型未考虑实体中的关系相关信息,导致预测性能不佳.因此,文中结合文本信息和拓扑邻居信息,提出基于Triplet注意力的循环卷积神经网络模型.首先,通过语义匹配的方式,选取文本描述中与实体具有较强语义相关性的单词.再与拓扑邻居复合作为实体邻居,增强实体表示.然后,重塑实体的融合表示和关系表示.最后,利用Triplet注意力优化卷积输入,使卷积操作能提取实体中与关系相关的特征,提升模型性能.在多个公开数据集上的链路预测实验表明,文中模型性能较优.     

融合实体概念描述与图像特征的知识图谱表示学习研究

知识图谱表示学习将实体和关系映射到一个连续的低维空间.传统学习方法是从结构化的三元组学习知识表示,忽略了三元组之外与实体相关的丰富多源信息.针对该问题,提出一种将实体概念描述和图像特征与事实三元组相结合的知识图谱表示学习模型DIRL.首先,利用BERT模型进行实体概念描述的语义表示;其次,使用CNN编码器对图像总体特征进行提取,然后通过基于注意力的方法表示图像特征;最后,将基于概念描述的表示和基于图像特征的表示与翻译模型TransR结合起来进行知识图谱表示学习.通过实验验证,DIRL模型优于现有方法,提高了多源信息知识图谱表示的有效性.     

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.     

融合多特征图及实体影响力的领域实体消歧

实体消歧作为自然语言处理的关键问题,旨在将文本中出现的歧义实体指称映射到知识库中的目标实体。针对现有方法存在仅实现单实体指称消歧、忽略了实体影响力及候选实体间相似度对消歧结果的影响以及冗余图节点增加图计算复杂性等问题,提出了一种融合多特征图及实体影响力的领域实体消歧方法,以金融领域为例,提取CN-Dbpedia中金融类别相关关键词三元组,构建金融领域知识库;针对金融活动类文本,提取待消歧实体指称,融合字符串及语义的相似特征,筛选出候选实体,利用知识库三元组信息获取候选实体间2-hop内的关系,同时计算候选实体间相似度作为边权值,进而将多特征信息充分融合到图模型当中,完成多特征图构建;采用动态决策策略,利用PageRank算法,并结合实体影响力计算多特征图中候选实体的综合评分,进而获得可信度较高的消歧结果。实验结果验证了提出方法在特定领域实体消歧的精确度及效率。