基于模板的中文上下位关系抽取方法

基于模板的上下位关系抽取是上下位关系自动获取的重要方法.目前学术界通常采用两类模板,但目前中文上下位关系抽取研究尚缺乏对这两类模板的客观比较.针对这一问题,提出基于大规模语料的匹配抽取和高质量人工标注,以实现对两类模板的优劣进行客观对比和评价,为上下位关系自动获取提供坚实基础.对于四种主流的上下位相关句型,在3800万...     

一种基于语义的上下位关系抽取方法

分类体系主要由上下位关系组成,传统的基于模板的上下位关系抽取方法分为两类:第一类方法只使用高质量的模板导致低召回率;第二类方法使用所有可用的模板导致低精度。根据模板的质量将其分为更细粒度的强句法模板和弱句法模板。为了提高弱模板的精度,将弱模板和概念/实体结合构建语义模板。结合强句法模板和语义模板,提出一套新颖的框架从语料中抽取上下位关系,具有高精度和召回率的特点。在中英文语料上进行的实验,实验结果证明了框架的有效性。     

从双语语料中获取翻译模板

翻译模板自动获取是提高MT译文输出质量和领域适应能力的关键性因素。利用Tree-to-String方法抽取等价对,使用错误驱动的学习方法从中获取翻译模板并进行优化。将优化后的翻译模板用于一个基于转换的机器翻译系统中,同时使用“863”对话语料对其进行评测。实验结果表明：当使用自动获取并经优化的模板进行翻译时,开放测试语料的译文评测分数有一定程度的提高。     

利用Markov网络抽取复述增强机器译文自动评价方法

在机器译文自动评价中,匹配具有相同语义、不同表达方式的词或短语是其中一个很大的挑战。许多研究工作提出从双语平行语料或可比语料中抽取复述来增强机器译文和人工译文的匹配。然而双语平行语料或可比语料不仅构建成本高,而且对少数语言对难以大量获取。我们提出通过构建词的Markov网络,从目标语言的单语文本中抽取复述的方法,并利用该复述提高机器译文自动评价方法与人工评价方法的相关性。在WMT14 Metrics task上的实验结果表明,我们从单语文本中提取复述方法的性能与从双语平行语料中提取复述方法的性能具有很强的可比性。因此,该文提出的方法可在保证复述质量的同时,降低复述抽取的成本。
     

基于模板的机器翻译系统中模板库的自动构建技术

基于模板的机器翻译(Template Based Machine Translation，TBMT)系统需要一个具有较大规模、句型覆盖面广泛的模板库，而这样的模板库单凭手工无法构建，需要利用计算机自动构建，提出了一种利用基于动态规划的相似模型与基于系统聚类法的分类模型，从句子对齐的双语语料库中抽取模板库的方法。该方法是在句子对齐的语料库中，首先运用系统聚类法对其进行聚类，使得包含相同模板的句子对被聚成一类，然后根据句子的相似度模型计算句子之间的相似度，进而从各个子类中将模板抽取出来，构建出整个模板库。     

基于并列结构的部分整体关系获取方法

部分整体关系是一种基础而重要的语义关系,从文本中自动获取部分整体关系是知识工程的一项基础性研究课题。该文提出了一种基于图的从Web中获取部分整体关系的方法,首先利用部分整体关系模式从Google下载语料,然后用并列结构模式从中匹配出部分概念对,据此形成图,用层次聚类算法对该图进行自动聚类,使正确的部分概念聚集在一起。在层次聚类基础上,我们挖掘并列结构的特性、图的特点和汉语的语言特点,采用惩罚逗号边、去除低频边、奖励环路、加重相同后缀和前缀等5种方法调整图中边的权重,在不损失层次聚类的高准确率条件下,大幅提高了召回率。     

一种基于多维彩色向量空间的（火焰）图像模糊聚类分割算法

针对火灾探测过程中早期火焰的分割技术研究,文章提出了一种基于多维彩色向量空间的火焰图像模糊聚类分割算法,该算法以运动目标序列图像之间变化的区域作为聚类模板,提取该聚类模板的RGB多维彩色特征向量,然后将图像的像素与聚类模板通过模糊聚类的方式进行分割。这种分割算法计算简单,时间开销较小,可以较好的获取火焰图像的边缘形态特征,并且能够明显消除不同光线下分割误差,实现快速无监督自动分割。     

基于统计学习的机器翻译模板自动获取方法

本文提出了一种从未经深层次处理的双语口语语料库中自动获取机器翻译模板的方法。这种算法是一种无监督的、基于统计的、数据驱动的方法。这种方法有两个基本的步骤。首先,通过语法归纳分别从源语言和目标语言中获取语义类和短语结构类。然后,利用双语划界文法将短语结构类进行对齐。对齐的结果经过后处理就可以得到翻译的模板。初步的试验结果表明,本方法是有效的和切实可行的。     

基于多维彩色向量空间的火焰图像模糊聚类分割算法

针对火灾探测过程中早期火焰的分割技术研究,提出了一种基于多维彩色向量空间的火焰图像模糊聚类分割算法,该算法以运动目标序列图像之间变化的区域作为聚类模板,提取该聚类模板的RGB多维彩色特征向量,然后将图像的像素与聚类模板通过模糊聚类的方式进行分割。这种分割算法计算简单,时间开销较小,可以较好地获取火焰图像的边缘形态特征,并且能够明显消除不同光线下分割误差,实现快速无监督自动分割。     

探索低资源的迭代式复述生成增强方法

复述生成旨在同一语言内将给定句子转换成语义一致表达不同的句子。目前,基于深度神经网络的复述生成模型的成功依赖于大规模的复述平行语料,当面向新的语言或新的领域时,模型性能急剧下降。面对这一困境,提出低资源的迭代式复述生成增强方法,最大化利用单语语料和小规模复述平行语料迭代式训练复述生成模型并生成复述伪数据,以此增强模型性能。此外,提出了句子流畅性、语义相近性和表达多样性为基准设计的伪数据筛选算法,选取高质量的复述伪数据参与每轮模型的迭代训练。在公开数据集Quora上的实验结果表明,提出的方法仅利用30%的复述语料在语义和多样性指标上均超过了基线模型,验证了所提方法的有效性。     

结合词向量和Bootstrapping的领域实体上下位关系获取与组织

实体上下位关系是构建领域知识图谱不可或缺的一种重要的语义关系,传统抽取上下位关系的方法大多不考虑关系的组织。提出一种结合词向量和Bootstrapping的方法来实现领域实体上下位关系的获取与组织。首先,选取旅游领域的种子语料集;然后,采用基于词向量的相似度计算方法对种子集中包含的上下位关系模式进行聚类,筛选出置信度高的模式并对未标注语料进行上下位关系识别,得到候选关系实例,同时选择置信度高的关系实例加入到种子集中,进行下一轮的迭代,直到得到所有的关系实例;最后,根据领域实体上下位关系对的向量偏移并结合领域实体层级关系的特点,采用映射的学习方法进行领域实体层级关系组织。实验结果表明,与传统的方法相比,所提方法的F值提高了近10%。     

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。     

基于维基百科和模式聚类的实体关系抽取方法

该文提出了一种基于维基百科和模式聚类的方法,旨在从开放文本中抽取高准确率的中文关系实体对。首次使用从人工标注知识体系知网到维基百科实体映射的方式获取关系实例,并且充分利用了维基百科的结构化特性,该方法很好地解决了实体识别的问题,生成了准确而显著的句子实例;进一步,提出了显著性假设和关键词假设,在此基础上构建基于关键词的分类及层次聚类算法,显著提升了模式的可信度。实验结果表明该方法有效提升了句子实例及模式的质量,获得了良好的抽取性能。     

基于句式与句模对应规则的语义角色标注

大规模语义角色标注语料库的构建可以为计算机理解自然语言的语义提供有用的训练数据。该文主要研究服务于语义角色标注语料库构建的语义角色标注规则。在人工语义角色标注的基础上,分析句式和句模的对应关系,并总结出一套基于句式的语义角色标注规则,在测试集上达到78.73%的正确率。基于上述规则,可以在构建语义角色标注语料库时完成自动标注的工作,标注人员在此基础上进行人工校对,可有效地减少工作量。     

基于规则的汉语名名组合的自动释义研究

该文以现代汉语(特别是网络搜索词)中的名名组合为主要研究对象,探索一种基于规则的汉语名名组合的自动释义方法。其研究步骤为: (1)利用《现代汉语语义词典》中名词的语义类别,来建立名名组合的语义类组合模式;(2)在“生成词库论”中物性角色思想的指导下,用名名组合中某个名词的施成角色或功能角色作为释义动词,来揭示这两个名词之间的语义关系;(3)以语义类组合模式为单位构建名名组合的释义模板,并汇集成名名搭配数据库;(4)利用《知网》资源,来获取具体名词的施成角色和功能角色,建立汉语名词知识库。在这两个数据库的基础上,我们初步实现了一个汉语名名组合的自动释义程序。     

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%。     

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。     

面向语义Web的软件模式的描述

软件模式用于捕捉开发面向对象软件的经验,可以被复用。文中分析了应用XML,RDF(S)和DAML OIL三者描述软件模式的区别,并提出应用DAML OIL来描述软件模式以及软件模式之间的关系,使软件模式的描述具有精确的语义,从而使计算机可以理解Web上的软件模式,为以后研究基于语义Web和具有推理能力的搜索奠定了基础。     

面向司法案件的案情知识图谱自动构建

以法学知识为中心的认知智能是当前司法人工智能发展的重要方向。该文提出了以自然语言处理(NLP)为核心技术的司法案件案情知识图谱自动构建技术。以预训练模型为基础,对涉及的实体识别和关系抽取这两个NLP基本任务进行了模型研究与设计。针对实体识别任务,对比研究了两种基于预训练的实体识别模型;针对关系抽取任务,该文提出融合平移嵌入的多任务联合的语义关系抽取模型,同时获得了结合上下文的案情知识表示学习。在“机动车交通事故责任纠纷”案由下,和基准模型相比,实体识别的F₁值可提升0.36,关系抽取的F₁值提升高达2.37。以此为基础,该文设计了司法案件的案情知识图谱自动构建流程,实现了对数十万份判决书案情知识图谱的自动构建,为类案精准推送等司法人工智能应用提供语义支撑。     

一种从XML数据中发现关系信息的方法

提出了一种发现蕴藏在不同XML文档嵌套结构中的关系信息及其出现模式的新方法.可根据用户兴趣,发现描述不同实体之间联系的关系信息,抽取关系实例及其在文档中的出现模式.具体解决方案是:首先识别和收集包含用户感兴趣的实体的XML文档片段:然后根据文档片段标签的语义和文档片段的结构计算文档片段的相似度,并采用自适应阈值方法按相似度聚类文档片段.使得包含同一种关系的文档片段聚集在同一个片段簇:最后从XML文档片段簇中抽取关系实例及其出现模式.实验结果表明,对于包含有意义标签的各种XML文档,该方法能够准确地识别和抽取出描述指定实体之间联系的各种关系信息.