融入事件实体知识的汉越跨语言新闻事件检索

现有汉越跨语言新闻事件检索方法较少使用新闻领域内的事件实体知识,在候选文档中存在多个事件的情况下,与查询句无关的事件会干扰查询句与候选文档间的匹配精度,影响检索性能。提出一种融入事件实体知识的汉越跨语言新闻事件检索模型。通过查询翻译方法将汉语事件查询句翻译为越南语事件查询句,把跨语言新闻事件检索问题转化为单语新闻事件检索问题。考虑到查询句中只有单个事件,候选文档中多个事件共存会影响查询句和文档的精准匹配,利用事件触发词划分候选文档事件范围,减小文档中与查询无关事件的干扰。在此基础上,利用知识图谱和事件触发词得到事件实体丰富的知识表示,通过查询句与文档事件范围间的交互,提取到事件实体知识表示与词以及事件实体知识表示之间的排序特征。在汉越双语新闻数据集上的实验结果表明,与BM25、Conv-KNRM、ATER等基线模型相比,该模型能够取得较好的跨语言新闻事件检索效果,NDCG和MAP指标最高可提升0.712 2和0.587 2。     

基于事件框架的事件相关文档的智能检索研究

在事件相关文档的检索中,事件主题的迁移和分化与相似事件的干扰是影响系统性能的两个主要因素。本文提出了一种基于事件框架知识和事件主体信息的检索方法。该方法对事件相关评价函数进行了的改进:首先,从事件语料中提炼出事件的框架知识、从事件文档中挖掘出表达事件主体的信息,然后将这些知识和信息进行向量化,最后利用向量化的结果对相关度评价函数进行优化。实验结果表明该方法是有效的,明显提高了事件相关文档的检索性能。     

融入事件知识的汉语-越南语跨语言事件检索

汉语-越南语跨语言事件检索任务是指根据输入的汉语查询检索表达相同事件的越南语文档.现有的跨语言检索模型在汉语-越南语低资源检索上对齐效果不佳,并且单纯的语义匹配检索难以理解复杂查询的事件语义信息.针对目标问题,文中提出融入事件知识的汉语-越南语跨语言事件检索模型,构建汉语-越南语跨语言事件预训练模块,进行持续的预训练,改善模型在汉语-越南语低资源语言上的表征效果.并且基于对比学习,对事件知识的掩盖预测值与真实值进行差异判别,促使模型更好地理解和捕捉事件知识特征.在跨语言事件检索任务和问答任务上的实验表明,文中方法性能有所提升.     

基于实体画像增强网络的事件检测方法

事件检测任务旨在从非结构化的文本中自动识别并分类事件触发词。挖掘和表示实体的属性特征(即实体画像)有助于事件检测,其基本原理在于“实体本身的属性往往暗示了其参与的事件类型”(例如,“警察”往往参与“Arrest-Jail”类的事件)。现有研究已利用编码信息实现实体表示,并借此优化事件检测模型。然而,其表示学习过程仅仅纳入局部的句子级语境信息,使得实体画像的信息覆盖率偏低。为此,该文提出基于全局信息和实体交互信息的画像增强方法,其借助图注意力神经网络,不仅在文档级的语境范围内捕捉实体的高注意力背景信息,也同时纳入了局部相关实体的交互信息。特别地,该文开发了基于共现图的注意力遮蔽模型,用于降低噪声信息对实体表示学习过程的干扰。在此基础上,该文联合上述实体画像增强网络、BERT语义编码网络和GAT聚合网络,形成了总体的事件检测模型。该文在通用数据集ACE 2005上进行实验,结果表明实体画像增强方法能够进一步优化事件检测的性能,在触发词分类任务上的F₁值达到76.2%,较基线模型提升了2.2%。     

基于序列到序列模型的事件识别

事件识别是以事件为单位进行信息抽取的起点,对后续各个子任务都意义重大。针对事件识别任务,该文提出了一种融入文档信息的序列到序列方法,一方面借助神经网络减少了特征工程产生的人工依赖,另一方面借助注意力机制将局部的词、实体与全局的文档中事件的共现等信息统一建模。在LDC2017E02语料上实验结果表明,该方法能有效提高事件识别的性能。     

金融领域事件因果关系发现及事理图谱构建与应用

事理图谱是研究事物动态发展的有效手段。针对金融因果事理图谱构建过程中数据集匮乏及构建方案缺少实践对比的现状,该文面向金融领域中发生频率较高的热点事件,研究构建事理图谱的方法。该文提出了一种新的金融领域事件论元的定义,制定了基于ATT+SBV结构的句法分析方案,针对信息抽取任务提出了面向金融因果事件的序列标注定义。该文同时提出了一种基于BERT+Bi-LSTM+CRF模型的信息抽取方案,并与不同神经网络模型进行对比研究。实验结果表明,该模型在信息抽取任务中,F₁值达到95.78%,准确性有较大提升。该文通过Neo4j图数据库存储并构建金融因果事理图谱,以事件关系可视化的方式揭示现实金融事件的演变逻辑规律,分析金融网络的风险传导扩散机制。     

事件关系检测的任务体系概述

事件关系检测是一项面向文本信息流进行事件关系判定的自然语言处理技术。事件关系检测的核心任务是以事件为基本语义单元,通过分析事件之间的语义关联特征,实现事件逻辑关系的识别与判定,包括关系识别(即识别有无逻辑关系)和关系判定(即判定逻辑关系类型,如“因果”关系)。目前,专门面向事件的逻辑关系分析与处理,尚未形成一套完整的研究体系。针对这一问题,该文借助篇章分析、事件抽取和场景理解等相关领域中的概念与数据资源,尝试建立一套事件关系检测的任务和研究体系,包括任务定义、关系体系划分、语料采集与标注、评价方法等。同时,该文着重分析和对比了事件关系检测与篇章关系检测的差异,并给出了事件关系检测任务的难点与挑战。     

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。     

基于BERT的端到端中文篇章事件抽取

篇章级事件抽取研究从整篇文档中检测事件,识别出事件包含的元素并赋予每个元素特定的角色。该文针对限定领域的中文文档提出了基于BERT的端到端模型,在模型的元素和角色识别中依次引入前序层输出的事件类型以及实体嵌入表示,增强文本的事件、元素和角色关联表示,提高篇章中各事件所属元素的识别精度。在此基础上利用标题信息和事件五元组的嵌入式表示,实现主从事件的划分及元素融合。实验证明,该文提出的方法与现有工作相比具有明显的性能提升。     

基于单词等级和关联性语义多模态主题模型的社会事件分类

多媒体社会事件分类问题是多媒体研究领域中的热点问题.现有基于有监督主题模型的社会事件分类方法,未充分利用语料库(文本、视觉等模态)的内部语义信息,模型分类性能有待进一步提升.针对此问题,提出了一种融合单词等级和单词文档关联性语义的多模态监督主题模型(multi-modal supervised topic model based on word rank and relevancesemanticweighting,DPRF-MMSTM),利用依存句法分析结果来划分文本模态单词对文档表征的贡献等级,挖掘出文本单词的等级语义;同时,考虑多模态单词的关联文档频数信息,用于单词文档关联性语义的提取;将2种语义融合到多模态单词的采样过程,实现基于有监督主题模型的社会事件分类.在多模态和单模态数据集上的对比实验表明,对比现有方法,DPRF-MMSTM模型在社会事件分类精度上分别提高了1.200%,1.630%,在主题一致性上分别提高了38.0%, 8.5%.     

基于事件元素无向图的查询扩展方法

借助新闻事件元素之间的关联特性,提出了基于事件元素无向图的查询扩展方法,利用新闻事件元素之间的关联关系进行查询扩展提升新闻事件检索效果。首先分析候选事件文档与查询项的关系,确定待扩展的元素;然后利用事件元素之间的关联关系构建无向图,通过事件向量空间计算边的权重;最后,利用无向图节点权重模型计算事件元素权重,依据权重进行事件元素扩展。在新闻事件查询扩展方面进行了对比试验,结果表明该文提出的查询扩展方法取得了较好的效果。     

中文事件抽取研究综述

事件抽取是构建知识图谱的关键任务之一,也是当前自然语言处理的研究热点和难点问题。事件抽取研究从非结构化的自然语言文本中自动抽取用户感兴趣的事件信息,对人们认知世界有着深远的意义,在信息检索、智能问答、情感分析等应用场景有着重要的意义和价值。在公开国际测评和语料的推动下,事件抽取研究受到越来越多的学者关注,取得了许多的研究成果。按照事件抽取任务定义,有预先定义结构化的事件表示框架的框架表示事件抽取和通过事件实例中触发词及事件元素进行聚类的实例表示事件抽取。根据事件抽取方法的不同,可以分为基于模式匹配的方法和基于机器学习的方法两大类,中文事件抽取方法还要考虑中文语言特性问题。文中全面介绍了中文事件抽取的任务和方法,并总结展望了未来的发展趋势。     

基于图卷积网络融合依存信息的事件检测方法

句子级别细粒度的事件检测任务旨在对触发词进行识别与分类。针对现有事件检测方法中存在的过度平滑及缺乏依存类型信息的问题,提出了一种基于图卷积网络融合依存信息的事件检测方法。该模型首先使用双向长短期记忆网络对句子进行编码,同时根据依存分析构建多阶句法图和依存句法图;然后利用图卷积网络融合句子的依存信息,从而有效地利用多跳信息和依存标签信息。在自动文本抽取数据集上进行实验,在触发词识别和分类这两个子任务中分别取得了81.7%和78.6%的F1值。结果显示,提出的方法能更加有效地捕获句子中的事件信息,提升了事件检测的效果。     

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。     

基于事件的新闻报道分析技术研究进展*

首先给出基于事件的新闻报道分析技术相关概念的定义,并提出一个基于事件的新闻报道分析技术框架;然后从四个方面介绍了基于事件的新闻报道分析中的关键技术,包括事件探测、事件追踪、事件相关文档摘要和事件RSU检索.对一些关键技术进行了分类和评价,剖析其优势及不足,通过对各种方法的分析和比较,提出了一些改进的方法和建议.最后展望了未来基于事件的新闻报道分析技术的发展方向.     

结合事件链与事理图谱的脚本事件预测模型

现有脚本事件预测模型在事件表示时未充分考虑各个元素之间的相关性,且不能同时利用事件链和事理图谱中的信息进行事件预测。针对事件表示不全面和信息融合不充分的问题,提出一种结合事件链和事理图谱的脚本事件预测模型ECGNet。将每个事件的各个元素构造成一个短句,使用Transformer编码器捕获元素之间的序列信息,从而获得更准确的事件表示。在此基础上,构建一个长程时序模块（LRTO）学习事件链中的时序信息,同时构建一个全局事件演化模块（GEEP）捕获隐藏在事理图谱中的演化模式,通过门控注意力机制动态融合时序信息和演化模式进行脚本事件预测。基于纽约时报和新浪新闻两个数据集的实验结果表明,ECGNet能够有效融合事件链和事理图谱的信息进行脚本事件预测,与PMI、Bigram、SAM-Net、SGNN等模型相比,其准确率较最优值取得了3%以上的提升。     

事件知识图谱构建技术与应用综述

知识图谱以图结构表示丰富灵活的语义,描述客观世界的事物及其关系,在应用领域得到了广泛的关注。事件知识图谱聚焦动态事件及其间的顺承、时序和因果关系,并以结构化的图形式表示,对海量数据更高效地管理。尤其是对动态事件信息和事件逻辑关系的挖掘,对认识客观世界发展规律,助力领域多种智能应用有着重要的意义。本文系统阐述事件知识图谱的构建技术,包括事件知识表示、事件知识抽取、事件关系抽取,并介绍事件知识图谱在领域的典型应用,最后介绍现阶段的挑战与研究展望。     

基于事件项语义图聚类的多文档摘要方法

基于事件的抽取式摘要方法一般首先抽取那些描述重要事件的句子,然后把它们重组并生成摘要。该文将事件定义为事件项以及与其关联的命名实体,并聚焦从外部语义资源获取的事件项语义关系。首先基于事件项语义关系创建事件项语义关系图并使用改进的DBSCAN算法对事件项进行聚类,接着为每类选择一个代表事件项或者选择一类事件项来表示文档集的主题,最后从文档抽取那些包含代表项并且最重要的句子生成摘要。该文的实验结果证明在多文档自动摘要中考虑事件项语义关系是必要的和可行的。