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。     

实体关系自动抽取

实体关系抽取是信息抽取领域中的重要研究课题。本文使用两种基于特征向量的机器学习算法,Winnow 和支持向量机(SVM) ,在2004 年ACE(Automatic Content Extraction) 评测的训练数据上进行实体关系抽取实验。两种算法都进行适当的特征选择,当选择每个实体的左右两个词为特征时,达到最好的抽取效果,Winnow和SVM算法的加权平均F-Score 分别为73108 %和73127 %。可见在使用相同的特征集,不同的学习算法进行实体关系的识别时,最终性能差别不大。因此使用自动的方法进行实体关系抽取时,应当集中精力寻找好的特征。     

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。     

基于浅层语义树核的阅读理解答案句抽取

阅读理解系统是通过对一篇自然语言文本的分析理解,对用户根据该文本所提的问题,自动抽取或者生成答案。本文提出一种利用浅层语义信息的英文阅读理解抽取方法,首先将问题和所有候选句的语义角色标注结果表示成树状结构,用树核(tree kernel)的方法计算问题和每个候选句之间的语义结构相似度,将该相似度值和词袋方法获得的词匹配数融合在一起,选择具有最高分值的候选句作为最终的答案句。在Remedia测试语料上,本文方法取得43.3%的HumSent准确率。     

基于树核函数的英文代词消解研究

该文提出了一种基于树核的英文代词消解方法。针对结构化信息在指代消解中的重要作用,该文使用SVM提供的卷积树核函数自动获取句法结构信息,将句法树作为一个特征,和其他基本特征相结合。该文系统的分析了训练用例的过滤及不同的剪枝策略对模型性能的影响,同时还分析了树核函数对于几句之内的代词消解有比较好的结果。在ACE2004 NWIRE基准数据上进行实验的结果说明树核能显著地提高代词消解系统的性能,并且对一句之内的代词消解有较好的效果。     

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。     

用语义模式提取实体关系的方法

研究了信息抽取中的汉语实体关系提取技术，在使用模式匹配技术的基础上引入了词汇语义匹配技术对汉语实体关系进行提取。比较了一般模式匹配技术和词汇语义模式匹配技术在汉语实体关系提取任务中的性能。实验结果表明，一般模式匹配技术在处理中文时效果较差，而词汇语义模式匹配技术更适合于处理汉语实体关系提取任务。     

基于浅层语义树核的阅读理解答案句抽取

阅读理解系统是通过对一篇自然语言文本的分析理解,对用户根据该文本所提的问题,自动抽取或者生成答案。本文提出一种利用浅层语义信息的英文阅读理解抽取方法,首先将问题和所有候选句的语义角色标注结果表示成树状结构,用树核(tree kernel)的方法计算问题和每个候选句之间的语义结构相似度,将该相似度值和词袋方法获得的词匹配数融合在一起,选择具有最高分值的候选句作为最终的答案句。在Remedia测试语料上,本文方法取得43.3%的HumSent准确率。     

基于卷积树核的无指导中文实体关系抽取研究

该文提出了一种基于卷积树核的无指导中文实体关系抽取方法。该方法以最短路径包含树作为关系实例的结构化表示形式,以卷积树核函数作为树相似度计算方法,并采用分层聚类方法进行无指导中文实体关系抽取。在ACE RDC 2005中文基准语料库上的无指导关系抽取实验表明,采用该方法的F值最高可达到60.1,这说明基于卷积树核的无指导中文实体关系抽取是行之有效的。     

中文实体关系抽取中的特征选择研究

命名实体关系抽取是信息抽取研究领域中的重要研究课题之一。通过分析,本文提出将中文实体关系划分为: 包含实体关系与非包含实体关系。针对同一种句法特征在识别它们时性能的明显差异,本文对这两种关系采用了不同的句法特征集,并提出了一些适合各自特点的新的句法特征。在CRF 模型框架下,以ACE2007 的语料作为实验数据,结果表明本文的划分方法和新特征有效的提高了汉语实体关系抽取任务的性能。关键词: 计算机应用;中文信息处理;实体关系抽取;包含关系;非包含关系;特征选择;ACE 评测     

基于核函数中文关系自动抽取系统的实现

实体关系抽取是信息抽取的重要组成部分.基于核函数的中文实体关系自动抽取系统应用改进的语义序列核函数,结合KNN机器学习算法构造分类器来分类并标注关系的类型.通过对ACE评测定义的三大类6子类实体关系的抽取,关系抽取的平均精度可以达到88%,明显高于基于特征向量和传统的序列核函数方法,该方法适合小训练集,易于学习新的实体关系.系统由8个独立的模块构成,便于维护和升级.系统既可以独立运行,也可以嵌入在开放的文本处理平台GATE环境.为了更好地利用关系抽取的结果,系统扩展传统的二元关系,抽取关系的同时,抽取该关系的描述,形成完整的中文实体关系抽取系统.     

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。