集成学习算法在实体关系抽取中的应用

针对基于特征向量的实体关系抽取方法中分类算法分类精度的不足,提出了基于集成学习算法的实体关系抽取方法.该方法将实体特征组合并转化为特征向量,使用集成学习中的ADABoost.MH算法来构造实体关系抽取的分类器,弱分类器采用决策树进行构造,通过提高分类效果好的分类器的权重和分类错误样本权重的方式来提高分类的精度,从而实现实体关系类别的识别.该方法在对《人民日报》语料库的测试中,得到了比较好的效果.     

基于实体消歧的中文实体关系抽取

针对开放文本中中文实体关系抽取的一词多义问题,提出一种基于实体消歧的中文实体关系抽取方法。首先,从知网中挖掘出具有潜在语义关系的实体对,并利用贝叶斯分类的语义消歧方法实现从知网到维基百科的实体映射,以获取高质量的关系实例;然后,根据这些关系实例抽取出其对应文本中共现的句子实例,构建基本的抽取模式;最后通过模式合并的方法生成新模式,再使用新模式来抽取新实例。实验结果表明,该方法与没有进行语义消歧和模式合并的方法相比准确率有所提高。     

基于深度强化学习的文本实体关系抽取方法

从文本大数据中快速准确地抽取文本的实体关系信息是构建知识图谱的关键.针对目前主流的远程监督关系抽取方法常常忽略实体对的类型信息和句子语法信息的问题,该文提出了一种基于深度强化学习的文本实体关系抽取方法.首先,利用结合实体周围词注意力机制的双向长短期记忆网络作为句子编码的第一个模块;然后,在此基础上加入实体类型嵌入模块,...     

融合多元实体信息的关系分类模型

关系分类是自然语言处理中一项重要的基础性任务,目的是识别实体对之间的语义关系.目前的方法主要依赖于句子特征,忽视了句子中实体的信息,而句子中的实体位置信息、实体类型信息以及实体依存信息等多元实体信息有助于识别实体间关系.为充分利用实体信息,提出一种融入多元实体信息关系分类模型BERT-MEI.首先标记实体类型和提取实体...     

一种新型高效的文库知识图谱实体关系抽取算法

实体关系抽取旨在给定的一个句子中抽取两个实体之间的语义关系.实体关系抽取是信息抽取和自然语言处理中的一项基本而重要的任务.尽管近年来已出现了一些较好的深度实体关系抽取算法,但如何充分利用语料库信息并有效地抽取语句中实体间的语义关系,以进一步提高深度模型的精度仍面临着严峻的挑战.本文首先基于训练文库构建了一种新的实体语义...     

基于决策树的汉语基本名词短语识别

：提出了一种基于汉语树库。采用决策树的方法识别汉语基本名词短语。其核心思想为：从语料库中自动抽取基本名词短语的词性模板以及其相应的上下信息,采用ID3算法形成相应的决策树。该方法有效地引入了学习机制,提高了系统的性能和识别速度,具有较好的精确率和召回率。     

实体关系抽取研究综述

实体关系抽取作为信息抽取的核心任务和重要环节,能够实现实体对间语义关系的识别,对句子语义理解及实体语义知识库构建有着重要作用。回顾了实体关系抽取的发展史,总结了有监督实体关系抽取、无监督实体关系抽取、半监督实体关系抽取和开放式实体关系抽取4类方法的原理和代表性研究,并对各类方法进行了详细比较。     

基于主题模型的中文Distant Supervision噪声标注识别方法

针对Distant Supervision关系抽取方法训练语料存在大量噪声的问题,提出一种基于主题模型的噪声标注识别方法。该方法首先分析了中文Distant Supervision实体关系抽取方法面临的关系句子实例结构复杂的问题,然后利用自定义的模式以及模式聚类实现模式表示与聚合,最后使用主题模型识别噪声标注。实验结果表明,文章方法能有效识别噪声标注,用滤除噪声标注后的数据训练实体关系抽取模型,实验证明经过噪声滤除后实体关系抽取性能得到显著改善。     

基于实体对弱约束的远监督关系抽取

为缓解远监督关系抽取中的假阳性问题并进一步提高关系抽取的准确率和召回率,提出基于实体对弱约束的远监督关系抽取模型。首先,从知识库和文本中获取实体对的约束信息,约束信息由实体对关键词和实体类型两部分组成;然后,通过训练神经网络模型自动获取不同关系所对应的实体对约束信息的特征;最后,将这些特征用作弱约束联合语句特征一起进行关系预测。在对比实验中,基于实体对弱约束的模型达到了更高的准确率和召回率,表明了实体对弱约束能有效缓解假阳性问题、加强关系抽取。     

融合预训练模型与注意力机制的军事实体关系抽取方法

军事实体关系抽取是军事信息抽取的主要任务之一,目的在于识别非结构化军事文本中两个命名实体的关系类别。传统的军事关系抽取方法难以解决人工特征不充分、军事领域中文分词不准确以及未能充分利用句子间的实体关系特征等问题。因此,提出了一种融合预训练语言模型（BERT）和注意力机制的军事关系识别方法。该方法能够有效学习上下文语义特征,提高句子的语义特征表达能力。构建一定数量的军事文本语料集,在此基础上的实验结果表明,与多个基线模型相比,所提出的模型抽取效果更优。     

Chinese Term Extraction Based on PAT Tree

Termextractionis ani mportant problemin nat-ural language processing.The goal istoextract sets ofwords with exact meaning in a collection of text[1].Automatic term extraction can be used in machinetranslation,automatic indexing,information retrievaland bu…     

决策树学习算法在交通方式选择模型中的应用

主要阐述了决策树学习算法在交通方式选择模型中的应用.在基本决策树的基础上,使用随机森林组合学习算法来建立交通方式选择模型,以Bagging预测方法和CART算法为主,以随机特征选择和"投票"方法为辅,并相互融合,结合具体实例详细介绍该模型的建立,从数据的选择到整个森林中树的数目和每个结点处抽取的候选属性的个数调整,并对模型进行了相应的评估.实验结果表明,随机森林预测精度高,且对噪声数据具有较强的稳健性,采用决策树学习算法得出的规则在交通方式选择的分析中具有较好的实用价值.     

基于决策树的汉语代词共指消解

提出一种统计与规则相结合的决策树算法进行汉语代词共指消解,利用规则过滤掉属性冲突的反例,一定程度上弥补了决策树算法忽略属性关联性的缺点。采用Chinese Treebank作为语料进行测试,手工标注其中的共指关系和特征向量;先用规则过滤,再采用C4.5决策树算法选择先行语。实验结果消解成功率为82.59%,其中人称代词和指示代词的成功率分别为87.60%和75.21%。     

可拓逻辑和可拓思维对决策树算法的分析与优化

为从理论层次上深度解析决策树分类算法的逻辑可行性,根据可拓理论中可拓逻辑和可拓思维的全新视角,对构建决策树过程中节点的选择、规则提取和预测等步骤,进行理论上的分析和评价.以可拓思维中的菱形思维模式来分析决策树算法中节点的选择,以可拓逻辑中基元变换理论来评价决策树算法的规则提取,以可拓逻辑中的基元发散规则来解释决策树算法的预测步骤,在验证决策树算法各个步骤符合可拓理论处理矛盾问题的思维模式的同时,也对决策树算法的分类结果建立了基于可拓理论的评价体系.     

基于树型结构和加权熵的中文高频词提取算法

提出了一种基于树型结构和加权熵的中文高频词提取算法.简单介绍了中文的树型结构和加权信息熵,详细叙述了算法的原理和设计步骤,并给出了具体的算法描述.实验结果表明,该算法是可行和有效的.     

A 4-Corner Codes Classifier Based on Decision Tree Inductive Learning for Handwritten Chinese Characters

oINTRODUCTIONDiscretevectorspacewhichcanbeappliedtomanyfieldssuchaspatternrecognition,intelligentcontrolandknowledgeacquisi-tion[l~3lplayakeyroleinartificialintelli-gence.DecisiontreeInductivelearningisoneofthemosteffectivemethodswhichcanac-quireknowledgebytrainingexamplesinfiniteanddiscretevectorspace1"51.Algorithms['6]fordecisiontreeinductivelearningcanyieldarecognitionfunctionaccordingtoatrainingexamp1eset.Valuesgivenbythefunctionbe-longtoaone-dimensional,finiteanddiscretevectorspace.…     

Decision-tree induction from self-mapping space based on web

With the development of electronic technology andcomputer application,itis very hotfor us howto quick-ly,effectively and economically retrieval all relative in-formation of some thesis from Web data.Build a learn-ing model with good transparency also with…     

基于关联性的动态分类模型—以皮肤与体质为例

关联性识别对于系统演化规律的确定意义重大,从测试数据累积、更新的视角,针对皮肤指标与中医体质之间的关联性进行探索,构建分类模型。提出基于建模数据动态修订决策树和模糊朴素贝叶斯融合算法的权重,建立具有较好分类及解释性的分类模型。其中决策树采用最佳后剪枝方式,避免过拟合弊端;朴素贝叶斯算法则通过定义指标归属区间的模糊隶属度来解决属性分类中存在的随机与模糊性。实证结果表明随着建模数据的变化,分类模型的融合权重动态调整,目前模型的准确率为86.7%,高于独立决策树、朴素贝叶斯的83.3%和80%,亦高于对照组小数据分类模型的76.7%。可见此动态分类模型可有效利用参与建模的数据信息识别出外在皮肤与内在体质之间的关联性,为皮肤-体质间的定量研究奠定了基础。目的：针对人体面部皮肤状态指标与中医体质类型之间的关联性进行科学、定量研究,从测试数据持续累积与知识发现深入推进的过程视角,尝试揭示人体内在中医体质与外观皮肤状态指标间的复杂动态演化规律。方法：本文综合小样本条件下决策树的良好归纳特性及大样本条件下贝叶斯算法分类准确率高的优势。提出基于建模数据量会不断增多的趋势,构建可自适应修订决策树和模糊朴素贝叶斯融合分类算法的权重,以适用于测试数据从小到大积累过程中分类模型均具有较好分类特性及可解释性的应用要求。其中决策树采用最佳后剪枝方式,避免了常规决策树存在的过拟合弊端;朴素贝叶斯算法则通过定义指标归属区间的模糊隶属度来解决皮肤属性测试与分类中存在的随机性与模糊性。结果：实证结果表明本文提出的分类模型的融合权重可动态调整且随着建模数据的增多分类精度会相应提高。目前对应151个建模数据的分类模型的分类准确率为86.7%,高于独立决策树、朴素贝叶斯的83.3%和80%,亦高于对照组80个建模数据对应分类准确率的76.7%。结论：可见此皮肤—体质动态分类模型通过有效利用参与建模的数据信息,能识别出人体面部外观皮肤状态指标与内在中医体质之间的复杂关联性,建立的分类模型具有较好的精度与可解释性,为基于数据驱动的中医理论的科学化、智能化发展进行了有益的探索。     

基于小波分析与随机森林算法的电力电子电路故障诊断

提出一种基于Db6小波函数和随机森林算法相结合的电力电子故障诊断新方法.介绍应用Db6小波进行波形分解和提取故障特征量的方法与步骤,阐述随机森林算法决策树的生长和投票过程,应用随机森林算法设计出故障分类器,并将其应用于12脉波可控整流电路的故障识别.诊断结果表明,所提方法具有较高的正确诊断率和较强的抗噪声能力.在加入5...     

粗糙集-决策树在数据挖掘中的应用

目的将数据挖掘技术应用在胶合板缺陷检测数据中，提取出有效的、正确的规则信息．方法通过分析比较粗糙集软计算方法和决策树方法的特点，利用两种方法具有的优势互补性，将其进行有机集合，构造数据挖掘模型．结果从胶合板缺陷检测数据中挖掘出对用户有价值的决策规则，并将其用“IF—THEN”语句表达出来．以便指导以后的决策过程．结论基于粗糙集和决策树结合的数据挖掘方法提高了获取规则的快速性，降低了计算的复杂度，增强规则的可解释性，取得了良好的研究结果．