汉语定义语句的抽取方法

该文介绍了在汉语文本中抽取定义语句的方法。方法的主要特点是：给定被定义的词汇（字符串）,应用Bo-yer-Moore算法查找该串在文本中的位置,继而在该句子中查找符合定义特征的谓词。在这个工作基础上,根据谓词字符串的特征排除谓词歧义,并按照句法分析的结果对定义语句修饰谓词的不同语法单元进行识别,从而实现了基于字符串和语法特征的识别的定义语句抽取。     

一种基于角色匹配的事件抽取方法

事件抽取是信息抽取领域一个重要的研究方向,事件抽取模式的定义和获取是其中的一个关键问题。提出了一种基于动词论元结构层次模型,将事件元素与动词的语义角色相对应,在实体、词性、关键词层次对事件元素进行语义约束的事件抽取模式定义方法。另外,为减轻模式建设的代价,提出了一种从标注语料中自动归纳事件抽取模式的方法。在此基础上,以发布事件为实例构建了实验系统,实验结果表明该方法的F指数达到71.7%。     

一种基于软构件描述文本信息抽取的检索方法

通过对目前应用广泛的软构件检索技术的研究,提出了一种基于软构件描述文本信息抽取的检索方法。该方法利用中文分词技术和向量空间模型中"词频与倒文档频度"算法抽取关键词,通过《知网》语义相似度,计算用户需求与可重用软构件的匹配度,实现了对软构件的语义检索,能实现模糊查询,具有一定的张弛能力。     

面向文本的事件信息抽取方法的研究

研究面向文本的事件信息抽取工作,建立一个事件信息抽取系统。该系统首先过滤包含关键字的原始语料;然后采用层次聚类(Hierarchical,HCL)和最长公共子序列算法相结合的方法抽取事件信息,得到最初的模式;最后通过是否包含关键字进行模式获取,进而提取信息,最终得到事件要素。     

面向司法数据的事件抽取方法研究

司法数据中的事件主要用于描述案件中犯罪主体和客体之间行为状态的改变,通过识别司法事件能有效地支撑智能化辅助办案研究。目前,现有事件抽取技术主要通过触发词识别事件,然后根据预定义的模板抽取对应参数。其主要缺点是只能抽取预定义的事件类型,并且抽取的事件不一定是句子语义表达的中心。针对上述问题,提出一种基于谓语中心词的司法事件定义方法,并搭建一个结合字词语义信息的神经网络模型。该模型采用字的Embedding获取字的语义信息,并通过CNN获得词特征信息。将词特征信息结合后,使用Cross-BiLSTM交叉学习字词交互信息在上下文的依赖表示,由CRF计算出每个字的最优标签路径。通过实验表明,该模型在司法数据集上的F1值达到84.41%,超出对比方法4.8%。     

一种事件信息抽取模式获取方法

提供了一种旨在提高IE系统可移植性的事件IE模式的获取方法——IEPAM。使用IEPAM方法进行关于飞行事故事件IE模式获取的试验表明：该法能大大减少模式获取过程中用户的工作量并降低对他们的技能要求,所获取模式的质量也相当不错,从而提高了采用该法所建IE系统的可移植性。     

利用框架语义知识优化事件抽取

事件抽取旨在把含有事件信息的非结构化文本以结构化的形式予以呈现。现有的基于监督学习的事件抽取方法往往受限于数据稀疏和分布不平衡问题,具有较低的召回率。针对这一问题,该文提出一种利用框架语义优化事件抽取的方法,引入框架类型作为泛化特征,在此基础上进行框架类型和事件类型的映射,然后结合框架类型识别模型和事件类型识别模型进行协作判定,以此优化事件抽取的召回性能。实验结果显示,针对触发词(事件类型)识别任务,相较于仅使用事件类型识别模型,该文提出的框架语义辅助的事件类型识别模型能够提高抽取召回率6.44%(5.74%),提高F值1.45%(0.83%)。     

一种基于介词用法的灾难事件信息抽取方法

为提高事件信息抽取技术的准确率,通过对文本中介词用法进行识别,采用一种条件随机场统计模型和介词用法信息相结合的事件信息抽取方法,完成抽取系统的编写,以达到理想的抽取结果。本文采用《人民日报》作为实验语料,通过大量实验,结果准确率达到90.33%,比不含介词用法信息的方法提高9.14%,证明了此方法的有效性。     

事件信息抽取中语义角色标注研究

文本信息抽取是处理海量文本数据的手段,事件信息抽取是其中最具挑战性的任务之一.提出了一种基于条件随机场的语义角色标注方法,该方法以浅层句法分析为基础,把短语或命名实体作为标注的基本单元,将条件随机场用于句子中谓词的语义角色标注.应用该方法对"职务变动"和"会见"两类事件的事件要素及其语义角色进行标注,在各自的测试集上分别获得了77.3%和74.2%的综合指标F值.     

基于框架语义映射和类型感知的篇章事件抽取

篇章事件抽取任务从给定的文本中识别其事件类型和事件论元。该任务包括事件检测和论元识别两个子任务。目前篇章事件普遍存在数据稀疏和多值论元耦合的问题。基于此,该文提出了一种基于框架语义映射和类型感知的篇章事件抽取方法。该文分析发现事件描述与框架语义网有着相似的结构,因此将汉语框架网(CFN)与中文篇章事件建立映射,并在文本输入层引入触发词释义信息和滑窗机制充分感知上下文信息,改善了事件检测的数据稀疏问题;使用基于类型感知标签的多事件分离策略缓解了论元耦合问题。为了提升模型的鲁棒性,进一步引入对抗训练。在DuEE-fin和CCKS2021数据集上的实验结果显示,该文模型较当前主流模型测试结果有较大提升,验证了方法的有效性。     

一种创建事件模式的新方法

信息抽取系统中,通常需要创建大量的模式,因此创建模式是信息抽取系统中的一个关键问题。文中对创建事件模式,提出了一种新方法———根据格语法变换创建事件模式。通过对一类动词(含有施事格、受事格、时间格、处所格)的变换方法的研究,给出了这种变换方法的形式化描述,从而为抽取句子层事件提出了一个通用的方法,并且该方法是与领域无关的。通过一个信息抽取系统实例,验证了该方法是可行的、有效的。     

限定域中文事件抽取研究综述

事件抽取是信息抽取领域最具有挑战性的任务之一,也是知识图谱构建中的关键技术。事件抽取在阅读理解、文本摘要、问答系统等领域得到了广泛的应用。限定域事件抽取指的是系统所抽取的事件类型是预定义的,因此针对某一特定领域,限定域事件抽取的研究更具有研究价值,而且中文事件抽取由于中文语言特性问题,面临着较大挑战。介绍了中文事件抽取中面对的挑战,对限定域中文事件抽取的主要方法进行归纳总结,重点介绍了基于深度学习的方法,并总结了少样本情况下的事件抽取方法,介绍了中文事件抽取常用的数据集,展望了中文事件抽取未来的发展趋势。     

中文事件抽取技术研究

事件抽取是信息抽取领域一个重要的研究方向,本文对事件抽取的两项关键技术——事件类别识别以及事件元素识别进行了深入研究。在事件类别识别阶段,本文采用了一种基于触发词扩展和二元分类相结合的方法;在事件元素识别阶段,本文采用了基于最大熵的多元分类的方法。这些方法很好的解决了事件抽取中训练实例正反例不平衡以及数据稀疏问题,取得了较好的系统性能。     

中文事件抽取研究综述

事件抽取是构建知识图谱的关键任务之一,也是当前自然语言处理的研究热点和难点问题。事件抽取研究从非结构化的自然语言文本中自动抽取用户感兴趣的事件信息,对人们认知世界有着深远的意义,在信息检索、智能问答、情感分析等应用场景有着重要的意义和价值。在公开国际测评和语料的推动下,事件抽取研究受到越来越多的学者关注,取得了许多的研究成果。按照事件抽取任务定义,有预先定义结构化的事件表示框架的框架表示事件抽取和通过事件实例中触发词及事件元素进行聚类的实例表示事件抽取。根据事件抽取方法的不同,可以分为基于模式匹配的方法和基于机器学习的方法两大类,中文事件抽取方法还要考虑中文语言特性问题。文中全面介绍了中文事件抽取的任务和方法,并总结展望了未来的发展趋势。     

中文事件抽取研究及实现

在信息抽取越来越重要的今天,作为其重要研究方向,事件抽取也备受关注。选择了基于事件实例的方式,提出在对事件非事件句子分类的基础上,进行事件关键元素提取的研究。在句子分类上抓取句子特征进行分类,随后对包含事件句子中词进行特征抓取分类,选出特定事件元素。选取了SVM多元分类算法,并取得了一定成果。     

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。     

结合注意力机制与双向LSTM的中文事件检测方法

事件检测是信息抽取领域的重要任务之一。已有的方法大多高度依赖复杂的语言特征工程和自然语言处理工具,中文事件检测还存在由分词带来的触发词分割问题。该文将中文事件检测视为一个序列标注而非分类问题,提出了一种结合注意力机制与长短期记忆神经网络的中文事件检测模型ATT-BiLSTM,利用注意力机制来更好地捕获全局特征,并通过两个双向LSTM层更有效地捕获句子序列特征,从而提高中文事件检测的效果。在ACE 2005中文数据集上的实验表明,该文提出的方法与其他现有的中文事件检测方法相比性能得到明显提升。     

中文事件触发词的自动抽取研究*

随着自然语言处理领域中信息抽取技术的不断发展,越来越多的学者开始关注事件的识别和抽取研究,其中触发词的识别和抽取是事件识别和抽取的关键。针对目前中文触发词抽取结果的 F值不够理想的情况,选用中文事件语料库C EC语料作为训练语料和测试语料,提出了一种基于触发词扩展表和机器学习相结合的触发词抽取方法,实验表明,该方法抽取效果比较理想,F值可达到69．7％。