一种基于span的实体和关系联合抽取方法

基于span的联合抽取模型在命名实体识别和关系抽取上取得了优异的效果.这些模型将文本span作为候选实体,并将span元组视为候选关系元组.span的语义表示在实体识别和关系分类中共享.然而现有基于span的模型无法很好地捕获这些候选实体和关系的语义,为了解决这些问题,提出了一种融合attention机制的span的联...     

中文电子病历命名实体和实体关系语料库构建

电子病历是由医务人员撰写的面向患者个体描述医疗活动的记录,蕴含了大量的医疗知识和患者的健康信息.电子病历命名实体识别和实体关系抽取等信息抽取研究对于临床决策支持、循证医学实践和个性化医疗服务等具有重要意义,而电子病历命名实体和实体关系标注语料库的构建是首当其冲的.在调研了国内外电子病历命名实体和实体关系标注语料库构建的基础上,结合中文电子病历的特点,提出适合中文电子病历的命名实体和实体关系的标注体系,在医生的指导和参与下,制定了命名实体和实体关系的详细标注规范,构建了标注体系完整、规模较大且一致性较高的标注语料库.语料库包含病历文本992份,命名实体标注一致性达到0.922,实体关系一致性达到0.895.为中文电子病历信息抽取后续研究打下了坚实的基础.     

命名实体关系抽取算法的改进

现有命名实体关系抽取算法没有考虑关系特征序列的模式差异。针对该不足,提出一种改进的命名实体关系抽取算法。在语料库中识别出所有命名实体,利用最短依存路径以及与实体本身关系密切的词对实体关系特征进行提取,基于核函数计算关系特征序列的相似度,输出候选命名实体关系对及其关系。实验结果表明,改进算法具有较好的查全率与查准率,其调和平均值可达78%。     

基于双向语义的中文实体关系联合抽取方法

现有中文实体关系抽取方法通常利用实体间的单向关系语义特征进行关系抽取，然而仅靠单向语义特征并不能完全利用实体间的语义关系，从而使得实体关系抽取的有效性受到影响。提出一种基于双向语义的中文实体关系联合抽取方法。利用RoBERTa预训练模型获取具有上下文信息的文本字向量表征，通过首尾指针标注识别句子中可能存在关系的实体。为了同时利用文本中的双向关系语义信息，将实体分别作为关系中的主体与客体来建立正负关系，并利用两组全连接神经网络构建正负关系映射器，从而对每一个输入实体同时从正关系与负关系的角度构建候选关系三元组。将候选关系三元组分别在正负关系下的概率分布序列与实体位置嵌入特征相结合，以对候选三元组进行判别，从而确定最终的关系三元组。在DuIE数据集上进行对比实验，结果表明，该方法的精确率与召回率优于MultiR、CoType等基线模型，其F1值达到0.805，相较基线模型平均提高了12.8%。     

中文开放式多元实体关系抽取

传统信息抽取针对特定的领域。当转换到新领域时,需要人工编写新的抽取规则和人工标记新的训练样本。开放信息抽取突破了传统信息抽取的局限性。现有的开放式信息抽取系统大多针对英文,然而,目前对于中文的研究相对较少,并主要以抽取三元组为主,没有针对中文抽取多元组的方法。因此提出了一种基于依存分析的中文开放式多元实体关系抽取方法。首先,对文本集进行预处理和依存关系分析;然后将动词视为候选关系词,将与此动词有满足条件的有效依存路径的基本名词短语视为实体词,关联两个及两个以上的实体词的关系词可与实体词组成候选多元实体关系组;最后,使用经过训练的逻辑回归分类器对多元实体关系组进行过滤。对百度百科数据集的抽取结果显示,所提方法在抽取大量实体关系多元组时准确性可达到81%。     

无指导的中文开放式实体关系抽取

传统的实体关系抽取需要预先定义关系类型体系,然而定义一个全面的实体关系类型体系是很困难的.开放式实体关系抽取技术解决了预先定义关系类型体系的问题,但是在中文上的研究还比较少.提出面向大规模网络文本的无指导开放式中文实体关系抽取方法,首先使用实体之间的距离限制和关系指示词的位置限制获取候选关系三元组;然后采用全局排序和类型排序的方法来挖掘关系指示词;最后使用关系指示词和句式规则对关系三元组进行过滤.在获取大量关系三元组的同时,还保证了80％以上的微观平均准确率.     

基于电子病历的实体识别和知识图谱构建的研究

针对中文电子病历中命名实体识别和实体关系抽取研究方法中存在的问题,提出了一种基于双向长短时记忆网络（bidirectional long short term memory）与CRF（conditional random field）结合的实体识别和实体关系抽取方法。该方法首先使用词嵌入技术将文本转换为数值向量,作为神经网络BiLSTM的输入,再结合CRF链式结构进行序列标注,输出最大概率序列,并对识别结果知识图谱化。实验证明,该方法对中文电子病历进行实体识别和实体关系抽取时的准确率、召回率、◢F◣值有明显的提升。实验结果满足临床中系统应用需求,对帮助研究构建临床决策支持系统、个性化医疗推荐服务有引导作用。     

ERE:基于半结构化Web页面的实体关系抽取系统

传统的实体关系抽取方法主要针对语义信息较为完整的文本,基于抽取模式抽取文本中的实体关系,并采用启发式算法或者概率模型来选择抽取出的候选关系.而对于半结构化的页面,由于没有成句的实体信息展示,导致这些方法不能很好适用.论文提出的实体关系抽取系统能较好地处理半结构化的页面.该系统主要包括数据抽取规则学习、数据抽取、实体间关系计算等核心功能模块,并为用户提供了关系库查询接口.用户输入关键词和选定匹配类型,系统将根据关键词及匹配类型查询实体信息库,然后用满足条件的实体再去查询实体关系库,将包含这些实体的关系返回给用户.     

中文实体关系抽取研究综述

作为信息抽取任务中极为关键的一项子任务,实体关系抽取对于语义知识库的构建和知识图谱的发展都有着重要的意义。对于中文而言,语义关系更加复杂,实体关系抽取的作用也就愈加显著,因此,对中文实体关系抽取的研究方法进行详细考察极为必要。本文从实体关系抽取的产生和发展开始,对目前基于中文的实体关系抽取技术现状作了阐述;按照关系抽取方法对语料的依赖程度分为4类：有监督的实体关系抽取、无监督的实体关系抽取、半监督的实体关系抽取和开放域的实体关系抽取,并对这4类抽取方法进行具体的分析和比较;最后介绍深度学习在中文实体关系抽取上的应用成果和发展前景。     

基于深度学习的中文生物医学实体关系抽取系统

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。     

基于种子自扩展的命名实体关系抽取方法

命名实体间关系的抽取是信息抽取中的一个重要研究问题，该文提出了一种从大量的文本集合中自动抽取命名实体间关系的方法，找出了所有出现在同一句子内、词语之间的距离在一定范围之内的命名实体对，把它们的上下文转化成向量。手工选取少量具有抽取关系的命名实体对，把它们作为初始关系的种子集合，通过自学习，关系种子集合不断扩展。通过计算命名实体对和关系种子之间的上下文相似度来得到所要抽取的命名实体对。通过扩展关系种子集合的方法，抽取的召回率和准确率都得到了提高。该方法在对《人民日报》语料库的测试中，取得了加权平均值F-Score为0.813的效果。     

《同义词词林》在中文实体关系抽取中的作用

语义信息在命名实体间语义关系抽取中具有重要的作用。该文以《同义词词林》为例,系统全面地研究了词汇语义信息对基于树核函数的中文语义关系抽取的有效性,深入探讨了不同级别的语义信息和一词多义等现象对关系抽取的影响,详细分析了词汇语义信息和实体类型信息之间的冗余性。在ACE2005中文语料库上的关系抽取实验表明,在未知实体类型的前提下,语义信息能显著提高抽取性能;而在已知实体类型的情况下,语义信息也能明显提高某些关系类型的抽取性能,这说明《词林》语义信息和实体类型信息在中文语义关系抽取中具有一定的互补性。     

基于句法语义特征的中文实体关系抽取

实体关系抽取的核心问题是实体关系特征的选择。以往的研究通常都以词法特征、实体原始特征等来刻画实体关系,其抽取效果已难再提高。在传统方法的基础上,该文提出一种基于句法特征、语义特征的实体关系抽取方法,融入了依存句法关系、核心谓词、语义角色标注等特征,选择SVM作为机器学习的实现途径,以真实新闻文本作为语料进行实验。实验结果表明该方法的F1值有明显提升。     

基于机器翻译的跨语言关系抽取

训练语料库的规模对基于机器学习的命名实体间语义关系抽取具有重要的作用,而语料库的人工标注需要花费大量的时间和人力。该文提出了使用机器翻译的方法将源语言的关系实例转换成目标语言的关系实例,并通过实体对齐策略将它们加入到目标语言的训练集中,从而使资源丰富的源语言帮助欠资源的目标语言进行语义关系抽取。在ACE2005中英文语料库上的关系抽取实验表明,无论是将中文翻译成英文,还是将英文翻译成中文,都对另一种语言的关系抽取具有帮助作用。特别是当目标语言的训练语料库规模较小时,这种帮助就尤其显著。     

电子病历命名实体识别和实体关系抽取研究综述

电子病历（Electronic medical records,EMR）产生于临床治疗过程,其中命名实体和实体关系反映了患者健康状况,包含了大量与患者健康状况密切相关的医疗知识,因而对它们的识别和抽取是信息抽取研究在医疗领域的重要扩展. 本文首先讨论了电子病历文本的语言特点和结构特点,然后在梳理了命名实体识别和实体关系抽取研究一般思路的基础上,分析了电子病历命名实体识别、实体修饰识别和实体关系抽取研究的具体任务和对应任务的主要研究方法. 本文还介绍了相关的共享评测任务和标注语料库以及医疗领域几个重要的词典和知识库等资源. 最后对这一研究领域仍需解决的问题和未来的发展方向作了展望.     

跨语言命名实体翻译对抽取的研究综述

跨语言命名实体对于机器翻译、跨语言信息抽取都具有重要意义,从命名实体的音译、基于平行/可比语料库的跨语言命名实体对齐、基于网络挖掘的跨语言命名实体对翻译抽取3个方面对跨语言命名实体翻译对抽取的研究现状进行了总结。音译是跨语言命名实体翻译对抽取的重点内容之一,基于深度学习的音译模型将是今后的研究重点。目前,跨语言平行/可比语料库的获取和标注直接影响基于语料库的跨语言命名实体对齐的深入研究。基于信息检索和维基百科的跨语言命名实体翻译对抽取研究将是跨语言命名实体翻译对抽取研究的趋势。