一种面向生文本的事件同指消解神经网络方法

事件同指消解在自然语言理解中是一项复杂的任务,它需要在理解文本信息的基础上,发现其中的同指事件。事件同指消解在信息抽取、问答系统、阅读理解等自然语言任务中均有重要作用。该文提出了一个事件同指消解框架,包括事件抽取(ENS_NN)、真实性识别(ENS_NN)和事件同指消解(AGCNN)三个部分。事件同指消解模型(AGCNN)利用注意力池化机制来捕获事件的全局特征,利用门控卷积抽取复杂语义特征,提高了事件同指消解的性能。在KBP 2015和KBP 2016数据集上的实验结果表明,该文提出的方法优于目前最优的系统。     

基于结构化表示的中文事件同指消解方法

事件同指消解是自然语言处理中一个具有挑战性的任务,它在事件抽取、问答系统和阅读理解中具有重要作用。针对事件的语义信息主要由触发词和论元表示这一个特点,该文将事件进行结构化表示并输入一个基于门控和注意力机制的模型GAN-SR(gated attention network with structured representation),在文档内进行中文事件同指消解。首先,该模型采用语义角色标注和依存句法分析技术对事件句进行浅层语义分析,抽取事件句信息并表示为一个事件五元组。其次,将各种事件信息输入GRU进行编码,然后使用多头注意力机制挖掘事件句和事件对之间的重要特征。在ACE2005中文语料库上的实验表明,GAN-SR的性能优于目前性能最好的基准系统。     

名词短语事件指代消解研究

随着篇章理解、信息融合要求的日益迫切,提高事件指代消解系统的性能逐渐成为一个研究热点。事件指代的指代词指代的是事件、事实或者命题等实践性、抽象性对象。该文对名词短语的事件指代消解进行研究,使用平面特征、结构化句法特征和语义特征等,根据SVM机器学习的方法进行英文事件的指代消解,通过在计算事件语义相似度的元组（语义角色）中加入时间和地点元素改进语义特征来提高事件指代消解系统的性能;并且单独使用每种特征对语料进行实验,分析每种特征单独使用时对系统的影响;OntoNotes 4.0语料库上的实验结果显示,引入改进的语义特征后,与基准系统相比,系统的准确率和F值均有所提高。由此来看,在语义特征中加入时间和地点元素对事件指代消解具有的正向作用。     

基于Siamese-BERT-wwm模型的航空安全事故因果事件的同指消解

针对航空安全事故因果事件的抽取结果复杂难以快速确定事故发展过程的问题,提出一种将孪生神经网络(Siamese Network)与BERT-wwm模型相结合的因果事件同指消解方法。该方法在孪生神经网络中将事件句分别输入到相同权重的两个BERT-wwm模型,经平均池化得到句子级语义向量,再通过Softmax分类器进行同指判断并消解,在同指消解的基础上采用逆遍历去冗余,实现了航空安全事故因果链的构建。实验结果表明,该方法有效提高了航空安全事故因果关系的可解释性,为多事故的关联分析奠定了基础。     

基于跨语言数据增强的事件同指消解方法

事件同指消解是一个具有挑战性的自然语言处理任务,它在事件抽取、问答系统和阅读理解等任务中发挥着重要作用.现存的事件同指消解语料库的一个问题是标注规模较小,无法训练出高效能的模型.为了解决上述问题,该文提出了一个基于跨语言数据增强的事件同指消解神经网络模型ECR_CDA(Event Coreference Resolut...     

基于指代消解的中文事件融合方法

事件抽取是信息抽取领域的一个重要的研究方向.针对事件抽取获得的信息不完整和语义不明确的特点,在此基础上引入指代消解和信息融合理论,通过事件元素归一化和互指事件的合并,在数据和特征两个层次上对事件信息进行融合,进一步明确和完善事件信息,并在不损失信息的情况下精简整个信息系统的信息量.在裁员事件的融合实验中正确率达到86.9%.     

CNN_BiLSTM双通道维吾尔语名词短语指代消解

提出了一种利用CNN_BiLSTM双重通道模型的维吾尔语名词短语指代消解。利用包含维语语言特点的Hand-crafted特征初步筛选先行语和照应语,减少不必要的负例,然后使用wordembedding将先行语和照应语向量化,并作为CNN_BiLSTM双重通道模型的输入,使用双通道模型提取空间语义特征和时间语义特征。两种特征融合之后训练softmax分类器,最终完成指代消解任务。上述方法在维吾尔语名词短语指代消解任务中的准确率为84.3召回率为78.1,F1值为81。实验结果表明,充分利用CNN和BiLSTM分别提取时间和空间双重特征的,可以有效提高维吾尔语名词短语指代消解的性能。     

篇章中的消解问题与消解算法：研究综述

篇章消解，即识别篇章中对现实世界中同一实体不同表达的过程，包括指代消解和同指消解两个方面。作为信息抽取的重要环节，它在信息检索、自动文摘及文本挖掘等领域有着广阔的应用前景。本文分析并总结了消解过程中常用的语言知识，介绍了上世纪90年代以来具代表性的算法，并指出了篇章消解未来的发展趋势。     

基于神经网络的端到端的事件指代消解研究

事件作为文本信息的关键语义组件,对篇章的理解具有重要意义。由于事件具有自身包含信息丰富、表达方式多样,以及在文本中分布稀疏等特点,使得事件指代消解成为自然语言处理领域的一个难点任务。在以往的事件指代消解任务中,多借助人工提取词匹配和句法结构等信息,再基于这些抽取的特征进行消解,然而这些特征并不能有效地处理具有复杂语义的事件任务。该文提出一种端到端的神经网络模型,通过多种词表征、双向循环神经网络和注意力机制来学习上下文的语义内容,从而完成事件的指代消解任务。在KBP2015、2016数据集上进行的事件指代消解实验验证了该文给出模型的有效性。实验结果表明,该神经网络模型能很好地理解文本语义信息,捕捉关键单词,提高事件指代消解任务的性能,最终端到端的事件指代消解性能在CoNLL评测标准下达到39.9%的F1值。     

使用共指消解增强多轮任务型对话生成

指代是一种重要的语言现象,运用指代可以避免复杂的词语在句子中重复出现,使语句简洁连贯。在多轮口语对话中,使用代词指代实体可以提高沟通的效率,然而,对话中频繁出现的代词给计算机语言理解增加了难度,进而影响了机器生成回复的质量。该文提出通过消解代词提高对话生成质量,先通过端到端的共指消解模型识别出多轮对话中蕴含的表述同一实体的所有代词和名词短语,即指代簇(coreference clusters);然后使用两种不同的方法,利用指代簇信息增强对话模型: ①使用指代簇信息恢复问句的完整语义,以降低机器语言理解的难度; ②使用图卷积神经网络将指代簇信息编码融入对话生成模型,以提高机器理解对话的能力。该文所提的两个方法在RiSAWOZ公开数据集上进行了验证,实验结果表明,两个方法均可以显著提升对话生成的性能。     

多种语义特征在突发事件新闻中的共指消解研究

提高突发事件应对的关键在于快速地收集和提取相关新闻报道中的有用信息,共指消解是信息提取研究的重要子任务。该文采用最大熵模型对汉语突发事件新闻报道中的共指现象进行消解,综合对比了语义类特征、语义角色特征,以及基于维基百科的语义相关特征,重定向特征及上下文特征在测试集上的效果。实验结果表明,除单纯使用语义角色特征会使系统F值下降1.31％以外,其余各种语义知识对共指消解模型的结果均有所提高。     

基于触发词语义选择的Twitter事件共指消解研究

随着社交媒体的发展与普及,如何识别短文本中事件描述的共指关系已成为一个亟待解决的问题。在传统的事件共指消解研究中,需要从NLP工具和知识库中获得丰富的语义特征,这种方式不仅限制了领域的扩展性,而且还导致了误差传播。为了打破上述局限,提出了一种新颖的基于事件触发词来选择性表达句子语义的方法,以判断短文本中事件的共指关系。首先,利用双向长短记忆模型(Bi-LSTM)提取短文本的句子级语义特征和事件描述级语义特征;其次,通过在句子级特征上应用一个基于事件触发词的选择门来选择性表达句子级语义,以产生潜在语义特征;然后,设计了触发词重叠词数和时间间隔两个辅助特征;最后,通过融合以上特征形成一个分类器来预测共指关系。为评估上述方法,基于Twitter数据标注了一个新的数据集EventCoreOnTweets(ECT)。实验结果表明,与两个基准模型相比,提出的选择性表达模型显著提升了短文本共指消解的性能。     

基于单文本指代消解的人物家庭网络构建研究

人物家庭网络是社会关系网络中的一个重要组成部分,因此,如何高效准确地提取出人物的家庭网络具有重要研究意义。该文在前人工作的基础上提出一种基于单文本指代消解技术的人物家庭关系抽取方法,以此扩大人物家庭关系抽取的范围,进而提高人物家庭网络的召回性能。该文还提出了一种基于人物虚拟边的家庭网络评估指标,用于更合理地评价构建出的人物家庭网络的性能。在大规模中文语料Gigaword上的实验表明,该方法可以较为准确地抽取出人物的家庭关系,进而提高人物家庭网络的召回性能,从而为社会网络分析提供基础数据。     

联合语义角色标注和指代消解

语义角色标注和指代消解是自然语言处理中两个重要的基础研究任务,该文提出使用马尔科夫逻辑网络对两个任务进行联合学习推导。通过提出8条联合学习规则,在OntoNote5.0的实验中证明采用联合学习推导后,两者的标注性能都比单独标注任务有了1.6个F值的性能提升。