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使用种子抽取实体关系模式 总被引:1,自引:0,他引:1
识别句子中实体关系是信息抽取的重要技术。研究了汉语实体关系模式的自动获取技术。在基于种子方法的思想上,结合汉语在语义表达上的多样性特征,使用机器学习方法来自动发现新模式。实验表明,该方法在人工干预很少的情况下,能较为准确的发现新模式,且可以在不同抽取领域内快速移植。因此该方法对于汉语实体关系识别具有一定价值。 相似文献
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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。 相似文献
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基于合一句法和实体语义树的中文语义关系抽取 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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基于树核函数的实体语义关系抽取方法研究 总被引:3,自引:2,他引:3
该文描述了一种改进的基于树核函数的实体语义关系抽取方法,通过在原有关系实例的结构化信息中加入实体语义信息和去除冗余信息的方法来提高关系抽取的性能。该方法在最短路径包含树的基础上,首先加入实体类型、引用类型等与实体相关的语义信息,然后对树进行裁剪,去掉修饰语冗余和并列冗余信息,并扩充所有格结构,最后生成实体语义关系实例。在ACE RDC 2004基准语料上进行的关系检测和7个关系大类抽取的实验表明,该方法在较大程度上提高了实体语义关系识别和分类的效果,F值分别达到了79.1%和71.9%。 相似文献
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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。 相似文献
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地理信息与数据是客观知识世界的重要组成部分。研究如何从大量非结构化的信息中自动抽取地理实体位置关系具有重要意义。提出一种基于语义文法的地理实体位置关系获取方法,该方法可准确地从网页文本中获取多个地理实体之间的复合位置关系。首先,设计一种反映地理实体位置关系的语义文法GeoRSG。GeoRSG反映了地理实体位置关系的层次分类关系,并采用基于规则的方式刻画地理实体位置关系在文本中的语言表达方式。然后,实现地理实体位置关系解析器GeoRSG Parser。该解析器利用GeoRSG对文本进行解析,获得谓词表达形式的位置关系知识。实验结果显示,该方法从1000条语句中获取了81条三元和816条二元地理实体位置关系,并且取得了88.85%的正确率。 相似文献
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实体关系抽取任务是信息抽取的核心任务,它对于有效地从爆炸性增长的数据中提取出关键性的信息有着不可替代的作用,也是构建大规模知识图谱的基础任务,因此研究实体关系抽取对各种自然语言处理任务具有重要意义。尽管现有的基于深度学习方法的实体关系抽取已经有了很成熟的理论和较好的性能,但依然还存在着误差累积、实体冗余、交互缺失、三元组重叠等问题。语义信息和句法信息对自然语言处理任务都具有重要作用,为了充分利用这些信息以解决上述提到的问题,提出了一种融合语义和句法图神经网络的二元标记实体关系联合抽取模型FSSRel(Fusion of Semantic and Syntactic Graph Convolutional Networks Binary Tagging Framework for Relation triple extraction)。该模型分为三个阶段进行:第一阶段,对三元组主体的开始结束位置进行预测标记;第二阶段,分别通过语义图神经网络和句法图神经网络提取语义特征和句法特征,并将其融合进编码向量;第三阶段,对语句的每种关系的客体位置进行预测标记,完成最终三元组的提取。实验结果表明,在... 相似文献
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基于双向语义的中文实体关系联合抽取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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%。 相似文献
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无指导的中文开放式实体关系抽取 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的实体关系抽取需要预先定义关系类型体系,然而定义一个全面的实体关系类型体系是很困难的.开放式实体关系抽取技术解决了预先定义关系类型体系的问题,但是在中文上的研究还比较少.提出面向大规模网络文本的无指导开放式中文实体关系抽取方法,首先使用实体之间的距离限制和关系指示词的位置限制获取候选关系三元组;然后采用全局排序和类型排序的方法来挖掘关系指示词;最后使用关系指示词和句式规则对关系三元组进行过滤.在获取大量关系三元组的同时,还保证了80%以上的微观平均准确率. 相似文献
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基于神经网络的实体关系抽取模型已经被证明了它的有效性, 但使用单一的神经网络模型在不同的输入条件下, 会表现出不同的结果, 性能不太稳定. 因此本文提出一种利用集成学习思想将多个单一模型集成为一个综合模型的方法. 该方法主要使用MLP (MultiLayer Perceptron)将两个单一模型Bi-LSTM (Bi-directional Long Short-Term Memory)和CNN (Convolutional Neural Network)集成为一个综合模型, 该模型不仅可以充分利用两个单一模型的优势, 而且可以利用MLP的自学习能力与自动分配权重的优势. 本研究在SemEval 2010 Task 8数据集上取得了87.7%的F1值, 该结果优于其他主流的实体关系抽取模型. 相似文献