基于核的关系抽取研究综述*

关系抽取被广泛应用在问答系统、社会网络分析、本体构建等领域。核对识别实体间关系有很大优势及潜力,近年来广受关注。本文将特征空间归纳为浅层分析和深层分析,进一步划分后者为句法结构和依存结构,总结了对每类特征空间的应用及扩展。分析了典型的计算相似度的核函数,归纳了对典型核函数的扩展方式。对已有相关研究的结果进行评价,分析了典型核的优缺点。最后基于上述优缺点分析,总结了现有研究的不足,指出了基于核的关系抽取的下一步研究方向。     

Tree kernel-based semantic relation extraction with rich syntactic and semantic information

This paper proposes a novel tree kernel-based method with rich syntactic and semantic information for the extraction of semantic relations between named entities. With a parse tree and an entity pair, we first construct a rich semantic relation tree structure to integrate both syntactic and semantic information. And then we propose a context-sensitive convolution tree kernel, which enumerates both context-free and context-sensitive sub-trees by considering the paths of their ancestor nodes as their contexts to capture structural information in the tree structure. An evaluation on the Automatic Content Extraction/Relation Detection and Characterization (ACE RDC) corpora shows that the proposed tree kernel-based method outperforms other state-of-the-art methods.     

An introduction to kernel-based learning algorithms

This paper provides an introduction to support vector machines, kernel Fisher discriminant analysis, and kernel principal component analysis, as examples for successful kernel-based learning methods. We first give a short background about Vapnik-Chervonenkis theory and kernel feature spaces and then proceed to kernel based learning in supervised and unsupervised scenarios including practical and algorithmic considerations. We illustrate the usefulness of kernel algorithms by discussing applications such as optical character recognition and DNA analysis.     

A kernel-based method for pattern extraction in random process signals

In many applications, one is interested to detect certain patterns in random process signals. We consider a class of random process signals which contain sub-similarities at random positions representing the texture of an object. Those repetitive parts may occur in speech, musical pieces and sonar signals. We suggest a warped time-resolved spectrum kernel for extracting the subsequence similarity in time series in general, and as an example in biosonar signals. Having a set of those kernels for similarity extraction in different size of subsequences, we propose a new method to find an optimal linear combination of those kernels. We formulate the optimal kernel selection via maximizing the kernel Fisher discriminant (KFD) criterion and use Mesh Adaptive Direct Search (MADS) method to solve the optimization problem. Our method is used for biosonar landmark classification with promising results.     

中文实体关系抽取研究

针对基于特征向量的实体关系抽取方法中特征向量一般构造方法存在的不足,提出了基于互信息的实体对特征向量构造方法.该方法引入词和实体关系类别之间的互信息作为一个句子中实体对左右两边上下文特征提取的判断标准,并对实体关系类别特征词条进行编码,在此基础上再对实体对左右两边的上下文信息进行编码.这样做压缩了实体对上下文信息编码的维数,突出了实体关系各类别特性.实验结果表明本文的实体关系特征向量构造方法提高了中文实体关系抽取的准确率和召回率.     

基于上下文的领域本体概念和关系的提取*

目前本体学习的研究重点在于概念及关系的提取,概念提取领域一致度与领域相关度相结合的方法取得了比较好的效果,而关系提取则主要采用基于关联规则的方法。这种本体概念、关系学习方法由于只考虑词频,提取结果准确性欠缺。针对这种缺陷,在统计的基础上考虑了语义因素,利用词汇上下文计算概念的语义相似度并将其应用到概念与关系提取中。实验结果表明,词汇上下文与传统统计相结合的方法能够有效改进概念和关系提取的准确度。     

An assessment of open relation extraction systems for the semantic web

Open relation extraction has been a growing field of research in the last few years. This paper compares some of the most prominent open relation extractors and explores their strength and weaknesses on standard datasets. In particular, we highlight the lack of formal guidelines that define a valid relation and state that open relation extractors must be situated in particular tasks and contexts. In this respect, we briefly analyze the role of open relation extractors for the semantic Web and linked data context.     

关系抽取综述

关系抽取发展至今,总体上可以分为基于规则的抽取方式和基于统计方式的抽取;之后出现的众多方法大多是以统计为主,辅助以规则;后来引入了包括远程监督、深度学习等模式并融合了注意力机制、多标签多实例方法。对关系抽取的发展过程和方向以及以上提到的方法进行介绍和总结。     

面向中文专利的开放式实体关系抽取研究

针对传统实体关系抽取需要预先指定关系类型和制定抽取规则等无法胜任大规模文本的情况,开放式信息抽取（Open Information Extraction,OIE）在以英语为代表的西方语言中取得了重大进展,但对于汉语的研究却显得不足。为此,研究了在组块层次标注基础上应用马尔可夫逻辑网分层次进行中文专利开放式实体关系抽取的方法。实验表明：以组块为出发点降低了对句子理解的难度,外层和内层组块可以统一处理,减少了工程代价;而且在相同特征条件下与支持向量机相比,基于马尔可夫逻辑网的关系抽取效果更理想,外层和内层识别结果的F值分别可达到77.92%和69.20%。     

面向文本标题的人物关系抽取

为了克服文本标题的人物关系抽取中非人物实体的干扰、关系特征词的选取以及标题中多人物实体对目标实体的关系判定的影响,提出基于决策树的人物实体判别、基于最小集合覆盖的关系特征词生成以及基于三层句式规则统计方法。首先,针对中国机器学习会议(CCML)竞赛中人物关系属性文件中对人物的描述,提取18种特征,采用C4.5分类器,获得了98.2%的查全率和92.6%的查准率,其结果作为下一步人物关系判定的条件;其次,为了保证特征词集合的规模维持在合适的水平,采用了基于最小集合覆盖的特征词覆盖的算法,结果表明,随着特征词集合达到一定的规模,特征词集合完成对所有类别关系的集合覆盖,用以判定文本标题中人物关系类型;最后,采用三层句式规则统计方法,用以生成过滤掉比重较小的句子规则和根据关系正负比例判定的进一步细分句式规则,以判定文本标题关系与否。实验结果表明,在19种人物关系判定上取得82.9%的查全率、74.4%的查准率以及78.4%的F1测度。所提方法可以有效用于新闻标题人物关系提取,用以构建人物关系知识图谱。     

基于特征选择的实体关系抽取*

提出了一种实体关系抽取方案,该方案针对实体关系抽取中特征空间维数过高问题,引入了文本分类中的特征选择算法,如信息增益、期望交叉熵和x2统计,实现了特征空间降维。实验结果表明,各特征选择算法均能在尽量保证抽取性能的同时有效地降低向量空间维数,提高分类效率,其中x2统计取得的效果最好。     

A relation aware embedding mechanism for relation extraction

Applied Intelligence - Extracting possible relational triples from natural language text is a fundamental task of information extraction, which has attracted extensive attention. The embedding...     

Multiple order semantic relation extraction

Neural Computing and Applications - In order to get more comprehensive and accurate knowledge from the Semantic Web, it is essential to design an effective method to extract semantic data from the...     

基于观测空间关系提取的多智能体强化学习

针对多智能体系统（multi-agent systems,MAS）中环境具有不稳定性、智能体决策相互影响所导致的策略学习困难的问题,提出了一种名为观测空间关系提取（observation relation extraction,ORE）的方法,该方法使用一个完全图来建模MAS中智能体观测空间不同部分之间的关系,并使用注意力机制来计算智能体观测空间不同部分之间关系的重要程度。通过将该方法应用在基于值分解的多智能体强化学习算法上,提出了基于观测空间关系提取的多智能体强化学习算法。在星际争霸微观场景（StarCraft multi-agent challenge,SMAC）上的实验结果表明,与原始算法相比,带有ORE结构的值分解多智能体算法在收敛速度和最终性能方面都有更好的性能。     

基于三支决策的两阶段实体关系抽取研究

实体关系抽取作为信息抽取研究的重要研究课题之一,对知识图谱数据层的构建有着重要的意义。提出一种基于三支决策的两阶段分类技术实现实体关系抽取,首先构建SVM三支决策分类器实现第一阶段实体关系抽取,采用softmax多分类函数作为三支决策概率函数,然后采用KNN分类器对三支决策分类后的中间域样本进行二阶段分类。以ACE2005的语料作为实验数据,将三支决策两阶段分类结果与传统SVM方法分类结果进行比较,实验结果表明,基于三支决策的两阶段实体关系抽取方法取得了很好的分类效果。     

基于注意力机制的LSTM的语义关系抽取*

目前关系抽取方法中,传统深度学习方法存在长距离依赖问题,并且未考虑模型输入与输出的相关性。针对以上问题,提出了一种将LSTM模型(Long Short-term memory)与注意力机制(Attention Mechanism)相结合的关系抽取方法。首先将文本信息向量化,提取文本局部特征;然后将文本局部特征导入双向LSTM模型中,通过注意力机制对LSTM模型的输入与输出之间的相关性进行重要度计算,根据重要度获取文本整体特征;最后将局部特征和整体特征进行特征融合,通过分类器输出分类结果。在SemEval-2010 Task 8语料库上的实验结果表明,该方法的准确率和稳定性较传统深度学习方法有进一步提高,为自动问答、信息检索以及本体学习等领域提供了方法支持。     

基于图神经网络的联合实体关系抽取

从非结构化文本中联合提取实体和关系是信息抽取中的一项重要任务。现有方法取得了可观的性能,但仍受到一些固有的限制,如错误传播、预测存在冗余性、无法解决关系重叠问题等。为此,提出一种基于图神经网络的联合实体关系抽取模型BSGB（BiLSTM+SDA-GAT+BiGCN）。BSGB分为两个阶段：第一阶段将语义依存分析扩展到语义依存图,提出融合语义依存图的图注意力网络（SDA-GAT）,通过堆叠BiLSTM和SDA-GAT提取句子序列和局部依赖特征,并进行实体跨度检测和初步的关系预测;第二阶段构建关系加权GCN,进一步建模实体和关系的交互,完成最终的实体关系三元组抽取。在NYT数据集上的实验结果表明,该模型F₁值达到了67.1%,对比在该数据集的基线模型提高了5.2%,对重叠关系的预测也有大幅改善。     

维吾尔语意见挖掘关系抽取研究

在分析维吾尔语词性规则和语法特征的基础上,以维吾尔语评论性语句为研究语料,提出了一种基于Bootstrapping算法的意见挖掘关系抽取方法.在每一次迭代过程中,根据改进的评分公式选取最优模式抽取主题词-意见词对;迭代结束后,对于主题-意见词对为空的评论语句,使用最近匹配算法抽取主题-意见词对;用并联模式和否定模式对抽取的主题-意见词对进行扩展和修正.关系抽取的最终目标是为每一个评论性语句建立一个或多个二元组＜主题词,意见词＞,并使主题词和意见词一一对应.实验结果表明了该方法在关系抽取上的有效性.     

面向疾病相关关联抽取的深度语义特征研究

从大量生物医学文献中找出影响疾病的有利因素和有害因素对于疾病的防治研究方向有着重要参考意义。然而,识别疾病影响因素的二分类问题在用传统的机器学习方法进行分类时正确率提升到一定水平后遇到瓶颈难以继续提高。为了提高生物医学领域二分类问题模型的分类性能,利用对于疾病有利和有害的两种因素,采用基于卷积神经网络与支持向量机（SVM）相结合的方法,最终达到超过传统机器学习的性能,使分类的准确率从SVM最佳的90.44%提升到94.38%,从而更好地识别疾病的影响因素。