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。     

面向新领域的事件抽取研究综述

在当前互联网时代,大量新领域下的非结构文本数据中蕴含了海量信息.面向新领域的事件抽取方法研究能快速地构建领域知识库,用于支撑基于知识的下游应用.但现有事件抽取系统的领域限定性强,在新领域中从零构建会极度依赖事件体系和标注数据的质量及规模,需要大量人力和专家知识来定制模板和标注语料.而且数据集中常见在相同的上下文中出现多...     

文档级事件抽取研究综述

事件抽取旨在从非结构化的文本中抽取出人们感兴趣的事件信息并对其进行结构化表示。事件抽取具有广泛的应用,包括自动问答、机器翻译、推荐系统、信息检索、知识图谱构建等。现有的事件抽取研究综述,主要围绕句子级的事件抽取任务和实现方法展开。但事件的描述、事件元素和元素角色通常分布在整篇文档的多个句子中,更完整的事件抽取应从文档层面进行,即进行文档级事件抽取。近年来,随着深度学习技术的发展和多个文档级事件抽取数据集的公开发布,使文档级事件抽取受到了广泛的关注。该文对文档级事件抽取的相关研究进行了全面的综述：首先介绍了文档级事件抽取任务的定义和常用数据集,然后对典型方法进行了梳理和分析,最后对未来的研究方向进行了展望。     

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%)。     

面向新冠新闻的三阶段篇章级事件抽取方法

事件抽取是信息抽取领域的一个研究热点。在新冠肺炎疫情常态化下,利用事件抽取技术可以筛选出有价值的信息。然而事件抽取领域缺乏精标注的新冠新闻训练数据集,且因部分事件的复杂性,论元不只存在于一句话中,需要多个句子才能完整描述一个事件。因此,首先构建新冠肺炎新闻数据集,接着提出一种三阶段的管道方法实现从篇章中抽取新冠肺炎事件。该方法对数据集进行事件类型分类;进行事件句的抽取;实现篇章级论元抽取。实验结果表明提出的方法能够减少事件分类时间,抽取两个事件句的条件下,对数据通报类论元识别效果最好,准确率、召回率和F1值达到75.0%、73.0%,和74.0%,证明方法能有效抽取新冠肺炎相关篇章级事件。     

事件抽取技术研究综述

事件抽取技术主要研究如何从非结构化自然语言文本中抽取用户感兴趣的事件信息。它是信息抽取领域的一个重要分支,近年来被广泛应用于情报分析、智能问答、信息检索和推荐系统等领域。文中从事件抽取技术概念和任务出发,对事件抽取技术的数据集和方法进行了全面综述,分析了事件抽取任务的技术研究进展,归纳总结了基于模式匹配、机器学习和深度学习的事件抽取方法;根据模型学习方式的不同和使用特征范围大小的差异,侧重介绍了基于深度学习的方法,探讨和分析了不同方法的优缺点;最后对现阶段研究面临的挑战和未来研究趋势进行归纳,针对现阶段事件抽取面临的低资源场景、模型可移植性低和篇章级事件抽取建模难度大等问题总结了当前的研究趋势。     

一种跨语句汉语事件信息抽取方法

提出了一种“知网”支持下的跨语句汉语事件信息抽取(1E)方法。该方法的基本思想是：从经过标注的描述某类事件的一个事件实例集合中,学习出事件的各个角色的特征义原集合和角色所属的语义类集合。然后,对于一个新的该类事件的实例句群,使用每个角色的特征义原集合来定位角色所在的单句,并通过该角色所属的语义类集合从定位后的单句中进行该角色的识别和抽取。实验表明,该方法能够完成从不同领域中对不同类别汉语事件的IE任务,并得到较高的抽全率和抽准率。     

面向中文医疗事件的联合抽取方法

临床病历电子化的推广普及使得利用自动化的方法从病历中快速抽取高价值的信息成为可能.作为一种重要的医学信息,肿瘤医疗事件由描述恶性肿瘤的一系列属性构成.近年来,肿瘤医疗事件抽取已成为学术界的一个研究热点,众多学术会议将其发布为评测任务,并提供了一系列高质量的标注数据.针对肿瘤医疗事件属性离散的特点,文中提出了一种中文医疗事件的联合抽取方法,实现了肿瘤原发部位和原发肿瘤大小两种属性的联合抽取和肿瘤转移部位的抽取.此外,针对肿瘤医疗事件标注文本的数量和类型少的问题,提出了一种基于关键信息全域随机替换的伪数据生成算法,提升了联合抽取方法对不同类型肿瘤医疗事件抽取的迁移学习能力.所提方法获得了 CCKS2020中文电子病历临床医疗事件抽取评测任务的第三名,在CCKS2019和CCKS2020数据集上的大量实验验证了所提方法的有效性.     

面向事件抽取的深度与主动联合学习方法

事件抽取旨在从非结构化的文本中抽取出事件的信息,并以结构化的形式予以呈现。监督学习作为基础的事件抽取方法往往受制于训练语料规模小、类别分布不平衡和质量参差不齐的问题。同时,传统基于特征工程的事件抽取方法往往会产生错误传递的问题,且特征工程较为复杂。为此,该文提出了一种联合深度学习和主动学习的事件抽取方法。该方法将RNN模型对触发词分类的置信度融入在主动学习的查询函数中,以此在主动学习过程中提高语料标注效率,进而提高实验的最终性能。实验结果显示,这一联合学习方法能够辅助事件抽取性能的提升,但也显示,联合模式仍有较高的提升空间,有待进一步思考和探索。     

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%。     

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。     

一个半监督的中文事件抽取方法

半监督或无监督的事件抽取方法在目前依旧是一个具有挑战性的课题。针对中文本身在表述中存在的固有特点,该文提出一种基于双视图的事件抽取自举学习方法。该方法以少量种子为基础,从文档相关度与语义相似度两个视图出发,进行交互过滤筛选,不断抽取新的有效事件模板,为事件抽取服务。在ACE2005中文语料上的测试表明,和现有方法相比,该方法可以有效地提高中文信息事件抽取系统的性能。     

基于双重注意力机制的事件抽取方法

针对事件抽取存在未充分利用句法关系、论元角色缺失的情况,提出了基于双重注意力机制的事件抽取（event extraction based on dual attention mechanism,EEDAM）方法,有助于提高事件抽取的精确率和召回率.首先,基于4种嵌入向量进行句子编码,引入依赖关系,构建依赖关系图,使深度神经网络可以充分利用句法关系.然后,通过图转换注意网络生成新的依赖弧和聚合节点信息,捕获长程依赖关系和潜在交互,加权融合注意力网络,捕捉句中关键的语义信息,抽取句子级事件论元,提升模型预测能力.最后,利用关键句检测和相似性排序,进行文档级论元填充.实验结果表明,采用基于双重注意力机制的事件抽取方法,在ACE2005数据集上,较最佳基线联合多中文事件抽取器（joint multiple Chinese event extractor,JMCEE）在精确率、召回率和F1-score分别提高17.82%、4.61%、9.80%;在大坝安全运行日志数据集上,较最佳基线JMCEE在精确率、召回率和F1-score上分别提高18.08%、4.41%、9.93%.     

音乐领域典型事件抽取方法研究

事件抽取是信息抽取领域一个重要的研究方向。该文从音乐领域的事件抽取出发,通过领域事件词聚类的方法自动发现音乐领域具有代表性的事件,然后采用基于关键词与触发词相结合的过滤方法简化了事件类型的识别过程。在事件元素识别中,该文采用了基于最大熵的事件元素识别方法。在该文构建的语料库下,最终事件类型识别的平均F值达到82.82%,事件元素识别的平均F值达到75.79%。     

基于神经网络的中文谓语动词识别研究

识别谓语动词是理解句子的关键。由于中文谓语动词结构复杂、使用灵活、形式多变,识别谓语动词在中文自然语言处理中是一项具有挑战的任务。本文从信息抽取角度,介绍了与中文谓语动词识别相关的概念,提出了一种针对中文谓语动词标注方法。在此基础上,研究了一种基于Attentional-BiLSTM-CRF神经网络的中文谓语动词识别方法。该方法通过双向递归神经网络获取句子内部的依赖关系,然后用注意力机制建模句子的焦点角色。最后通过条件随机场（Conditional random field, CRF)层返回一条最大化的标注路径。此外,为解决谓语动词输出唯一性的问题,提出了一种基于卷积神经网络的谓语动词唯一性识别模型。通过实验,该算法超出传统的序列标注模型CRF,在本文标注的中文谓语动词数据上到达76.75%的F值。     

一种面向公安警情领域的事件抽取方法

公安警情领域存在大量警情文本数据,如何从不同源、不同格式的警情文本中抽取出案情相关信息是公安情报信息处理工作的一个重要内容。基于公安警情领域数据特点,该文提出了一种结合无触发词事件识别和基于阅读理解的事件论元角色分类的事件抽取方法。该方法首先采用无触发词方法实现事件识别;在事件识别结果的基础上,通过阅读理解方式实现对事件论元角色的分类。实验表明,该文提出的方法在不标注触发词情况下在警情领域数据中能更好地实现事件信息抽取。