《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。     

基于语义角色的实体关系抽取

提出一种实体关系抽取方案,该方案根据实体关系抽取的特点,在常用特征基础上新增语义角色特征用于构建特征向量,并利用支持向量机构造分类器。在SemEval-2010评测任务8提供的数据上进行实验,在判断候选实体对的关系类型上F1值达到81.6%,与未加入语义角色特征相比提高4%,结果表明该方案语义角色特征有利于实体语义关系抽取。     

融合BSRU和胶囊网络的文档级实体关系抽取模型

文档的内部语义依赖和逻辑结构远远比句子的复杂,传统的实体关系抽取模型未能充分考虑文档中的多个不连续句子间差异化的关系,导致文档级实体关系抽取任务中模型抽取的关系特征不精确.为此,提出融合双向简单循环网络与胶囊网络的文档级实体关系抽取模型.双向简单循环网络实现多个句子间关系融合表示,同时优化对时间步的依赖,提高并行化效率...     

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%。     

语义关系抽取发展现状及抽取方法的研究

命名实体语义关系抽取是信息抽取中的主要任务之一,本文对现有的语义关系抽取系统构建方法进行了分类和介绍,并对这些方法进行了讨论和比较,回顾语义关系抽取研究的历史,总结语义关系抽取技术的现状,将有助语义关系抽取技术研究工作的向前发展。     

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。     

基于多层次语义感知的中文关系抽取研究

关系抽取是构建知识图谱的基础,而中文关系抽取也是关系抽取中的难点问题,现有的中文关系抽取大多采用基于字符特征或者词特征的方法,但是前者无法捕获字符上下文的信息而后者受制于分词质量,导致中文关系抽取的性能较低。针对该问题,提出了基于多层次语义感知的中文关系抽取模型,该模型利用实体间丰富的语义信息来提高实体对关系预测的性能。多层次语义感知体现在以下三个方面：首先,利用ERNIE预训练语言模型将文本信息转化为动态词向量;然后,利用注意力机制增强实体所在句子的语义表示,同时通过外部知识尽可能地消除实体词的中文歧义;最后,将包含多层语义感知的句子表示放入到分类中进行预测。实验结果表明,所提模型在中文关系抽取的性能上优于已有模型,且更具解释性。     

基于实体层次结构的文档级别关系抽取

针对目前文档级别关系抽取主要关注实体间的逻辑推理，未充分利用实体间的层次语义信息问题，提出一种基于实体层次结构的文档级别关系抽取模型。考虑多句文本中实体间的交互，将实体构建为文档图并使用图卷积神经进行信息传播；通过实体间的上下位关联构建实体层次树，使用注意力机制将层次语义信息融入实体；为降低模型对实体表面信息的关注，使用实体类型对实体词进行替换。实验结果表明，在大规模文档级别关系抽取数据集上实体语义信息增强的方案能够有效提高文档级别关系抽取的效果。     

基于指针网络的实体与关系联合抽取方法

针对现有实体和关系联合抽取方法中存在的实体与关系依赖建模不足、实体发生重叠难以抽取其所涉及的多个关系的问题,设计了基于深度学习的联合抽取框架。首先针对依赖建模不足问题,从预训练语料中提取实体共现特征,建模了实体间的潜在语义关系和实体与关系之间的依赖关系。其次提出了新颖的指针标注方法,该标注方法可以通过指针表示关系类别,由于任一实体可以被多个指针指向,所以可以在一段文本中标注重叠的实体并抽取多个实体—关系三元组结果。最后,为了有效利用单词的丰富语义和指针之间依赖的信息,设计了一个标签感知注意力机制,融合了包括来自编码层的字词信息、相关的共现语义信息。与研究中前沿的联合提取方法相比,该方法在百度DuIE测试集上实现了F₁值的增加。通过实验结果表明指针标注方法在一定程度上可以解决实体重叠问题。     

面向中文文学作品的长文本人物关系抽取

实体关系抽取作为信息抽取领域内的重要研究方向,其目的是把无结构或半结构的自然语言文本中所蕴含的实体之间的语义关系抽取成结构化的关系三元组。人物关系抽取是实体关系抽取的细粒度分支,以往的实体关系抽取研究多针对来自新闻或百科的英文短句语料,对于中文文学作品的人物关系抽取的研究刚刚起步。该文针对中长篇中文文学作品的特点,首先引入对抗性学习框架来训练句子级的噪声分类器以降低数据集中人物关系数据噪声,并在此基础上构建了人物关系的分类模型MF-CRC。分类模型首先基于预训练模型BERT抽取文本内容的基本语义特征,并采用BiLSTM模型进行深层语义特征的获取,然后根据中文用语习惯抽取了中文人物姓氏、性别与关系指示特征并进行嵌入表示,最后基于多维特征融合完成了人物关系分类模型的训练。该文选用名著《平凡的世界》《人生》和《白鹿原》为研究对象,首次构建了三个通用的面向中文文学作品的人物关系标签数据集,并在这些数据集上进行对比实验及消融实验。结果表明,该文MF-CFC模型效果高于其他对比模型,分别在Micro-F₁和Macro-F₁指标上比SOTA模型高出1.92...     

基于合一句法和实体语义树的中文语义关系抽取

该文提出了一种基于卷积树核函数的中文实体语义关系抽取方法,该方法通过在关系实例的结构化信息中加入实体语义信息,如实体类型、引用类型和GPE角色等,从而构造能有效捕获结构化信息和实体语义信息的合一句法和实体语义关系树,以提高中文语义关系抽取的性能。在ACE RDC 2005中文基准语料上进行的关系探测和关系抽取的实验表明,该方法能显著提高中文语义关系抽取性能,大类抽取的最佳F值达到67.0,这说明结构化句法信息和实体语义信息在中文语义关系抽取中具有互补性。     

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的联合抽取模型。特别地,attention用于计算相关语义表示,包括span特定特征语义表示和句子上下文的语义表示。实验结果表明,所提出的模型优于以前的模型,并在ACE2005、CoNLL2004和ADE 3个基准数据集上达到了当前最优的结果。     

基于藏文Albert预训练语言模型的图采样与聚合实体关系抽取

实体关系抽取任务是对句子中实体对间的语义关系进行识别。该文提出了一种基于Albert预训练语言模型结合图采样与聚合算法(Graph Sampling and Aggregation, GraphSAGE)的实体关系抽取方法,并在藏文实体关系抽取数据集上实验。该文针对藏文句子特征表示匮乏、传统藏文实体关系抽取模型准确率不高等问题,提出以下方案：(1)使用预先训练的藏文Albert模型获得高质量的藏文句子动态词向量特征;(2)使用提出的图结构数据构建与表示方法生成GraphSAGE模型的输入数据,并通过实验证明了该方法的有效性;(3)借鉴GraphSAGE模型的优势,利用其图采样与聚合操作进行关系抽取。实验结果表明,该文方法有效提高了藏文实体关系抽取模型的准确率,且优于基线实验效果。     

融合ERNIE和注意力机制的中文关系抽取模型

关系抽取任务是要在实体识别的基础上确定无结构文本中实体对间的关系类别,即判断实体间的关系.针对目前中文关系抽取精度不足以及静态词向量无法很好地解读文本的问题,本文提出一种融合ERNIE预训练模型和注意力机制的TEXTCNN中文关系抽取模型.ERNIE词向量针对中文的特点以词组为单位做掩盖进行模型训练,实现了对中文文本更好的语义表达,再通过TEXTCNN模型对输入数据进行特征提取,融合注意力机制聚焦于影响最终结果的关键特征,从而实现特征优化提取.本文在百度发布的SKE数据集上进行实验,重点探索ERNIE模型结合注意力机制对中文文本的特征表达效果,结果表明本文模型可以更好地学习中文文本中的特征并用于关系抽取,有效提高关系抽取任务的准确率.     

语义与句法信息加强的二元标记实体关系联合抽取

随着互联网技术不断地发展，数据信息呈爆炸性增长,迫切需要从海量数据中高效地提取关键信息，而实体关系抽取作为信息抽取的核心任务，发挥着不可替代的重要作用。现有基于深度学习的实体关系抽取方法存在误差累积、实体冗余、交互缺失、实体关系重叠等问题。为充分利用语句的语义信息和句法信息，提出一种加强语义信息与句法信息的二元标记实体关系联合抽取模型SSERel。通过对输入文本进行BERT编码，并对三元组主体的开始位置和结束位置进行预测标记，提取文本的全局语义特征、主体与每个词语的局部语义特征以及句法特征，并将其融合进编码向量。对语句每种关系的客体位置进行预测标记，最终完成三元组的提取。在NYT和WebNLG数据集上的实验结果表明，相比CasRel模型，该模型的F1值分别提升2.7和1.4个百分点，能够有效解决复杂数据中存在的重叠三元组和多三元组等问题。     

基于维基百科的领域历史沿革信息抽取

针对在软件工程的教学过程中,由于领域概念种类多、演变快,导致学生理解记忆困难的问题,提出了通过抽取软件工程领域历史沿革主题信息构建知识库的方法。该方法首先结合自然语言处理技术与Web信息抽取技术从维基百科的自由文本中抽取实体与实体关系构建候选集;再利用关键词抽取方法TextRank从候选集中抽取与历史沿革关系最密切的实体关系;最后以关键实体关系为核心,抽取邻近的时间实体与概念实体组成五元组构建了知识库。在抽取信息的过程中,结合文本的语义信息对TextRank算法进行了改进,提高了抽取的准确率。实验结果表明,该知识库能够将软件工程领域的概念按时序特征组织在一起,验证了所提方法的有效性。     

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.     

基于树核函数的实体语义关系抽取方法研究

该文描述了一种改进的基于树核函数的实体语义关系抽取方法,通过在原有关系实例的结构化信息中加入实体语义信息和去除冗余信息的方法来提高关系抽取的性能。该方法在最短路径包含树的基础上,首先加入实体类型、引用类型等与实体相关的语义信息,然后对树进行裁剪,去掉修饰语冗余和并列冗余信息,并扩充所有格结构,最后生成实体语义关系实例。在ACE RDC 2004基准语料上进行的关系检测和7个关系大类抽取的实验表明,该方法在较大程度上提高了实体语义关系识别和分类的效果,F值分别达到了79.1%和71.9%。     

基于正反例训练的SVM命名实体关系抽取

根据中文命名实体关系抽取的特点,从中文的形态学、语法及语义等几个方面选取特征并构建特征向量,然后将符合特定实体关系模板的候选命名实体对抽取出来并分为正反例。利用正反例样本对支持向量机(SVM)抽取器进行训练,以此来判断候选命名实体对的关系类型。实验证明,本方法能够有效提高中文命名实体关系抽取的准确率。     

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。