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。     

《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。     

词汇语义信息对中文实体关系抽取影响的比较

提出一种将《同义词词林》和《知网》的语义信息融合到基于树核函数的中文关系抽取方法,并比较和分析了两种语义信息对中文实体关系抽取的影响,同时探讨了这两种语义信息与实体类型信息之间的相互关系。实验结果表明,该方法能在一定程度上提高中文关系抽取的性能;同时,《同义词词林》能补充实体类型信息的不足,因而无论是否加入实体类型信息,其语义信息都能大幅度地提高大部分关系类型的抽取性能;而《知网》则和实体类型信息存在冲突,因此在已知实体类型信息的前提下,仅能提高个别关系类型的抽取性能。     

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。     

融合依存信息的关系导向型实体关系抽取方法

中文实体关系抽取多以字符序列处理文本,存在字符语义表征不足、长字符序列语义遗忘等问题,制约了远距离实体的召回率,为此提出了一种融合依存句法信息的关系导向型抽取方法。输入层以字符序列和基于同义词表示的词序列为输入;编码端用长短时记忆网络(LSTM)进行文本编码,并加入全局依存信息,用于产生关系门的表示;解码端加入依存类型信息,并在关系门的作用下,用双向长短时记忆网络(BiLSTM)解码得到实体关系三元组。该方法在SanWen、FinRE、DuIE、IPRE中文数据集上的F₁值分别较基线方法提高5.84%、2.11%、2.69%和0.39%。消融实验表明,提出的全局依存信息和依存类型信息表示方法均可提升抽取性能,对长句和远距离实体的抽取性能也稳定地优于基线方法。     

基于图神经网络的联合实体关系抽取

从非结构化文本中联合提取实体和关系是信息抽取中的一项重要任务。现有方法取得了可观的性能,但仍受到一些固有的限制,如错误传播、预测存在冗余性、无法解决关系重叠问题等。为此,提出一种基于图神经网络的联合实体关系抽取模型BSGB（BiLSTM+SDA-GAT+BiGCN）。BSGB分为两个阶段：第一阶段将语义依存分析扩展到语义依存图,提出融合语义依存图的图注意力网络（SDA-GAT）,通过堆叠BiLSTM和SDA-GAT提取句子序列和局部依赖特征,并进行实体跨度检测和初步的关系预测;第二阶段构建关系加权GCN,进一步建模实体和关系的交互,完成最终的实体关系三元组抽取。在NYT数据集上的实验结果表明,该模型F₁值达到了67.1%,对比在该数据集的基线模型提高了5.2%,对重叠关系的预测也有大幅改善。     

泛化类型的机读词典属性信息抽取

为了构建实体关系网络、改进和完善基于概念的信息检索,提出一种不针对特定属性类型的从机读词典中抽取概念实例的属性值信息的方法。首先,通过手工标注和遴选等方式生成初始实体—属性值对集并抽取出粗糙模式实例集;其次,经过对模式实例集的聚类合并和扩充处理得到若干组的模式实例,每一组代表一个属性类型;最后,从词典中抽取出新实体词汇的属性值信息。在模式实例集的处理中引入了同义词扩展和词汇语义相似度计算以提高模式实例的覆盖率。实验中针对《现代汉语规范词典》中的电子领域词汇进行抽取,取得了较好的效果。     

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。     

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。     

融合BERT-WWM和指针网络的旅游知识图谱构建研究

针对旅游信息呈现出散乱、无序和关联性不强的问题,提出一种融合BERT-WWM（BERT with whole word masking）和指针网络的实体关系联合抽取模型构建旅游知识图谱。借助BERT-WWM预训练语言模型从爬取的旅游评论中获得含有先验语义知识的句子编码。针对传统的实体关系抽取方法存在错误传播、实体冗余、交互缺失等问题,以及旅游评论中的实体关系存在一词多义、关系重叠等特征,提出直接对三元组建模,利用句子编码抽取头实体,根据关系类别抽取尾实体,并建立级联结构和指针网络解码输出三元组。基于Neo4j图数据库存储三元组构建旅游知识图谱。实验在建立的旅游数据集上进行,融合BERT-WWM与指针网络的实体关系联合抽取模型的准确率、召回率和F1值分别为93.42%、86.59%和89.88%,与现有模型相比三项指标均显示出优越性,验证了该方法进行实体关系联合抽取的有效性。构建的旅游知识图谱实现了旅游景区信息的整合与存储,对进一步促进旅游业发展具有一定的实际参考意义。     

基于本体关系匹配的信息抽取

目前，稳定可靠的信息抽取是一个有待解决的问题，该文提出了基于本体关系匹配信息抽取算法，应用语义Web把信息抽取目标文档描述为特殊的本体格式，采用机器学习理论对本体进行分析和处理。测试数据集的实验结果显示，本体关系集匹配算法优于其他4种信息抽取算法。     

面向虚拟地理环境的语义数据模型*

针对当前虚拟地理环境中语义信息表达不足问题,提出了一种面向虚拟地理环境的语义数据模型,能够有效表达几何信息、拓扑信息、语义信息和属性信息,并对这些信息进行关联来表达实体。设计了面向虚拟地理环境的集成空间数据结构,综合表达地上、地表和地下空间实体,通过实体的分类和分解来表达实体的语义信息;依据此语义数据模型,实现了地上建筑物和地形的无缝集成。该语义数据模型能够对虚拟地理环境中的实体进行无歧义表达。     

Tree kernel-based semantic relation extraction with rich syntactic and semantic information

This paper proposes a novel tree kernel-based method with rich syntactic and semantic information for the extraction of semantic relations between named entities. With a parse tree and an entity pair, we first construct a rich semantic relation tree structure to integrate both syntactic and semantic information. And then we propose a context-sensitive convolution tree kernel, which enumerates both context-free and context-sensitive sub-trees by considering the paths of their ancestor nodes as their contexts to capture structural information in the tree structure. An evaluation on the Automatic Content Extraction/Relation Detection and Characterization (ACE RDC) corpora shows that the proposed tree kernel-based method outperforms other state-of-the-art methods.     

融合细粒度实体类型的多特征关系分类算法

近年来,基于深度学习的关系分类多集中于注意力机制的改进或语义信息的优化两方面,但此类方法提取的特征往往较为单一,忽略了实体类型对关系分类的影响,且存在语义信息学习不完整等问题。提出一种新的关系分类方法 Type-SBNE,针对实体类型学习任务,引入细粒度的实体类型信息,并通过对每个实体类型中的所有实体向量取平均生成实体类向量,再分别通过实体与句意信息学习获得其对应的特征向量,通过拼接融合得到复合语义特征,最后采用全连接层和Softmax函数来预测实体对之间的关系。Type-SBN基于细粒度的实体类型信息,丰富了实体的特征,有效加强了每个实体在上下文中的表达。实验表明,Type-SBNE模型可更好地完成关系分类任务,效果优于对比方法。     

基于位置编码与实体交互信息的关系抽取方法

关系抽取作为信息抽取领域的重要研究课题, 其主要目的是抽取句子中已标记实体对之间的语义关系, 对句子语义理解及知识库构建有着重要作用. 针对现有抽取方法中未能充分利用单词位置信息和实体间的交互信息导致重要特征丢失的问题, 本工作提出一种基于位置编码与实体交互信息的关系抽取方法(BPI-BERT). 首先将新型位置编码融入BERT预训练语言模型生成的词向量中后使用平均池化技术得到实体和句子向量, 再利用哈达玛乘积构造实体交互信息, 最后将实体向量、句子向量及交互信息向量拼接得到关系向量并输入到Softmax分类器进行关系分类. 实验结果表明BPI-BERT在精准率和 F1上较现有方法有提高, 证明了BPI-BERT的有效性.     

融合实体类别信息的实体关系联合抽取

针对实体关系抽取任务中的三元组重叠问题,基于编码器-解码器结构的联合抽取方法能够通过序列生成的方式加以解决。但现有方法没有充分利用实体类别信息,而实体类别信息对于构建更丰富的语义特征并进一步优化关系模型的效果具有重要意义。在使用编码器-解码器结构的基础上,融合实体类别信息构建实体关系联合抽取模型FETI。编码器采用经典Bi-LSTM结构,解码器采用树状解码替代传统的一维线性解码。同时,在解码阶段增加头尾实体类别的预测,并通过辅助损失函数进行约束,使模型能够更有效地利用实体类别信息。在百度公开的中文数据集DuIE上进行实验,结果表明,FETI的F1值达到0.758,相对于CopyMTL、WDec、MHS、Seq2UMTree模型提升了2.02%~9.86%,验证了融合实体类别信息对于提升实体关系抽取模型性能的有效性。此外,基于不同解码顺序和不同权重损失函数的实验结果表明,解码顺序对模型性能影响较大,而对主要任务的损失函数赋予较高权重,能够保证辅助任务为主要任务提供有效的背景知识,同时限制噪声的影响。     

语言学组合特征在语义关系抽取中的应用

语义关系抽取是信息抽取中的一个重要的研究领域。目前基于特征向量的语义关系抽取已经很难通过发掘新的特征来提高抽取的性能。本文提出了一种特征组合方法,通过在各种词法、语法、语义的基本特征内部及特征之间进行合理的组合形成组合特征,使用基于支持向量机的学习方法,使得关系抽取的准确率和召回率得到了提高。在ACE 2004语料库的7个关系大类和23个关系子类抽取实验中F值分别达到了66.6%和59.50%。实验结果表明通过对基本语言学特征进行组合所得到的组合特征能够显著地提高语义关系抽取的性能。