基于指针网络的汉语宏观篇章结构双向解析方法

宏观篇章结构解析旨在通过分析篇章的整体结构,为理解篇章的内容和主旨奠定基础。现有的研究大都采用了单一的自顶向下或自底向上的构建策略逐级地构建结构树,而单向构建策略无法根据不同待解析序列选择合适的解析动作,在解析流程中容易陷入决策局限性并将错误向后传播。该文提出一种集成自顶向下和自底向上两种构建策略的指针网络模型,该模型能同时利用两种构建策略的语义信息,从而选择合适的构建方式。在汉语宏观篇章树库(MCDTB 2.0)上的实验表明,通过集成两种构建方式,该文模型能有效提升篇章单元间的局部语义交互能力并减少构建过程中的错误传播,从而取得性能最优值。     

基于阅读理解框架的中文事件论元抽取

传统的事件论元抽取方法把任务当作句子中实体提及的多分类或序列标注任务,论元角色的类别在这些方法中只能作为向量表示,而忽略了论元角色的先验信息。实际上,论元角色的语义和论元本身有很大关系。对此,该文提议将其当作机器阅读理解任务,把论元角色转换为自然语言描述的问题,通过在上下文中回答这些问题来抽取论元。该方法更好地利用了论元角色类别的先验信息,在ACE2005中文语料上的实验证明了该方法的有效性。     

一种基于改进向量投影距离的知识图谱表示方法

表示学习在知识图谱推理中有着重要的研究价值,将知识库中的实体和关系用连续低维向量进行表示,可实现知识的可计算。基于向量投影距离的知识表示学习模型在面对复杂关系时有较好的知识表达能力,但在处理一对一简单关系时容易受到无关信息的干扰,并且在一对多、多对一和多对多等复杂关系上存在性能提升空间。为此,文中提出了一个基于改进向量投影距离的知识表示学习模型SProjE,该模型引入自适应度量方法,降低了噪声信息的影响。在此基础上,通过进一步优化损失函数来提高复杂关系三元组的损失权重。该模型适用于大规模知识图谱的表示学习任务。最后,在标准知识图谱数据集WN18和FB15K上分析和验证了所提方法的有效性,基于链路预测任务的评测实验结果表明,相较于现有的模型和方法,SProjE在各项性能指标上均取得了明显的进步。     

事件因果与时序关系识别的联合推理模型

事件的因果关系与时序关系是两种重要的事件关系。已有研究往往将事件的因果关系与时序关系识别分别看成两项独立的任务,这种做法忽略了两种事件关系之间的关联性。文中提出使用整数线性规划方法来构建基于事件因果关系与时序关系识别的联合推理模型。联合模型对两种事件关系进行约束,在分类器模型的基础上对结果进行优化。最终结果表明,所提联合推理模型能够有效增强识别性能。     

基于结构化表示的中文事件同指消解方法

事件同指消解是自然语言处理中一个具有挑战性的任务,它在事件抽取、问答系统和阅读理解中具有重要作用。针对事件的语义信息主要由触发词和论元表示这一个特点,该文将事件进行结构化表示并输入一个基于门控和注意力机制的模型GAN-SR(gated attention network with structured representation),在文档内进行中文事件同指消解。首先,该模型采用语义角色标注和依存句法分析技术对事件句进行浅层语义分析,抽取事件句信息并表示为一个事件五元组。其次,将各种事件信息输入GRU进行编码,然后使用多头注意力机制挖掘事件句和事件对之间的重要特征。在ACE2005中文语料库上的实验表明,GAN-SR的性能优于目前性能最好的基准系统。     

基于语义的中文事件触发词抽取联合模型

中文事件触发词抽取是一项具有挑战性的任务.针对中文事件触发词抽取中存在的事件论元语义信息难以获取以及部分贫信息事件实例难以抽取的问题,提出了基于语义的中文事件触发词抽取联合学习模型.首先,根据中文句子结构灵活和句法成分多省略的特点,提出了基于模式匹配的核心论元和辅助论元抽取方法,这两类论元可以较好地表示论元语义,进一步提高中文事件触发词抽取性能;其次,根据同一文档中关联事件实例间存在的高度一致性,构造了一个关联事件语义驱动的中文事件触发词识别和类型分配二维联合模型,用于抽取贫信息事件实例.在ACE 2005中文语料上的实验结果表明:与现有最好的中文事件抽取系统相比,所提出方法的性能得到了明显提升.     

基于安全标签的多域安全访问控制模型

SaaS服务模式将应用软件以服务的形式提供给客户。在单实例模式中,租户的数据统一存储在服务提供商的数据库系统中,他们共享数据库及模式。这种情况下,如何在保障租户数据安全的同时支持租户间的域间相互访问是一个值得思考的问题。结合安全标签,设计出一个支持多租户的多域安全访问控制模型,满足租户对于多域安全访问控制的需求。该模型结合了RBAC的易于管理以及安全标签强制访问的特性,使得系统角色在易于管理的基础上实现高级别的访问控制。     

一氧化氮和铜对海洋微藻生长的影响

为研究一氧化氮(NO)与金属铜对海洋微藻生长的影响,选用中肋骨条藻(Skeletonema costatum)和裸甲藻(Gymnodinium sp.)进行了不同NO和Cu浓度、不同添加方式的室内培养实验,初步探讨了它们的作用机制.结果表明:一次性或每天两次加入不同浓度NO(10-5~10-10mol/L),对微藻的生长表现出不同程度的促进或抑制作用,呈"两面性".一次性加入1.4、0.001 4μmol/L NO或每天两次加入0.001 4μmol/L NO,对处于正常生长或铜胁迫下微藻的生长都有促进作用,表现出NO能"抵御"铜对微藻生长的抑制作用.NO对微藻的生长具有重要的调控作用,这可能与NO所具有的抗氧化作用有关.     

一种改进的TFIDF网页关键词提取方法

传统TFIDF关键词提取方法虽然实现起来简单,时间复杂度低,但是效果并不理想,难以获得对文本内容起到关键性作用的特征。提出了一种在考虑中文文本结构特征和中文词语词性特征的基础上,借助扩展的同义词词林,利用改进的TFIDF公式来提取的方法。实验结果表明:该方法明显优于传统方法,能够抽取到令人满意的结果。     

事件信息抽取中的数据预处理方法研究

事件抽取是信息抽取领域的一个重要研究方向。针对事件抽取获得的信息不完整、语义不明确、元素表达多样性及明显事件冗余等问题,提出基于统计的缺失数据填充算法,使丢失信息的事件完备化;同时提出基于规则和词典的事件元素规格化将不同表述的事件统一化,通过事件真伪辨别解决了语义不明确问题,修正抽取不正确的事件,并过滤掉明显冗余信息的事件。