汉语模糊美在英译中的磨蚀与再现——《荷塘月色》两个英译本比较研究

英汉语模糊性在审美地位,表现形式,语域应用等方面都存在显署差异·从而适成汉语中这重要的美学要素在荚译中多有磨蚀.本文将以<荷塘月色>两个英译本为语料,来探讨汉语模糊美在荚译中的磨蚀与再现.     

基于潜在关系的实体关系联合抽取模型

实体关系联合抽取的作用是从特定文本中识别出实体和对应关系,同时它也是知识图谱构建和更新的基础。目前的联合抽取方法在追求性能的同时都忽略了抽取过程中的信息冗余。针对此问题,提出基于潜在关系的实体关系联合抽取模型,通过设计一种新的解码方式来减少预测过程中关系、实体和三元组的冗余信息,从整体上分为提取潜在实体对、解码关系两步来完成从句子中抽取三元组的任务。首先通过潜在实体对提取器预测实体间是否存在潜在关系,同时筛选出置信度高的实体对作为最终的潜在实体对;其次将关系解码视作多标签二分类任务,通过关系解码器预测每个潜在实体对之间全部关系的置信度;最后通过置信度确定关系数量和类型,以完成三元组的抽取任务。在两个通用数据集上的实验结果表明,所提模型相比基线模型在准确率和F1指标上的效果更好,验证了所提模型的有效性,消融实验也证明了模型内部各部分的有效性。     

少样本知识图谱补全技术研究

少样本知识图谱补全（FKGC）是目前知识图谱补全任务的一个研究热点,旨在拥有少量样本数据的情况下,完成知识图谱补全任务。该任务在实际应用和知识图谱领域都有着重要的研究意义,为了进一步促进FKGC领域的发展,对目前各类方法进行了全面总结和分析。首先,描述了FKGC的概念和相关内容;其次,以技术方法作为分类依据,归纳总结出三类FKGC方法,包括基于度量学习的方法、基于元学习的方法以及基于其他模型的方法,并从模型核心、模型思路、优缺点等角度对每种方法进行分析和总结;然后,汇总了FKGC方法的数据集和评价指标,并从模型特点和实验结果两方面对FKGC方法进行分析与归纳;最后,从实际问题出发,总结了目前FKGC任务的难点问题,分析了问题背后的困难,给出了相应的解决方法,同时展望了该领域未来值得关注的几个发展方向。     

基于双集合预测网络的实体关系联合抽取模型

实体关系抽取任务旨在从非结构化文本中识别出实体和实体间的关系,是目前大规模知识图谱构建和更新的技术来源。在现有的实体关系联合抽取方法中,并行解码三元组的方法通过集合预测的方式高效生成三元组,然而这种方法忽略了实体与关系间、实体主客体间的交互,导致生成无效三元组。针对此问题,提出基于双集合预测网络的实体关系联合抽取模型。为了增强关系和实体之间的交互,采用双集合预测网络并行解码三元组,顺序生成三元组中实体信息和关系类型：第一个集合预测网络对三元组集合建模并解码出三元组内的主客体信息,第二个集合预测网络对融合了主客体信息的三元组嵌入集合建模并解码出主客体间的关系类型;针对实体主客体设计了一个实体过滤器,预测句子中实体间的主客体相关性并依照该结果过滤掉主客体相关性较低的三元组。在公开数据集纽约时报（NYT）和WebNLG上的实验结果表明,在编码器为BERT的情况下所提模型相较基线模型在准确率和F1指标上的效果更好,验证了该模型的有效性。