基于N-gram语言模型的哈萨克文机构名识别

针对哈萨克文文本中机构名构成特点,提出了一种基于N-gram语言模型的哈萨克文机构名可信度计算方法,并以机构名尾词为触发词,构建了一个哈萨克文机构名识别系统。系统分为训练和识别两个模块,识别过程是：首先从训练语料中提取特征进行训练,得到一个特征训练模型,然后利用训练好的特征模型及少量的附加规则,对测试文本中的机构名进行识别,实验结果表明该方法可行。     

基于用户查询日志的命名实体挖掘

针对大规模查询日志中丰富的命名实体的挖掘是数据挖掘领域中的重要研究课题。已有的研究工作提出了一种基于种子实体的抽取框架,利用实体间的分布相似度进行挖掘。然而该工作只有当种子实体仅属于单个语义类别时才能取得好的结果,实际上命名实体往往可能从属于多个类别。该文通过引入一个弱指导话题模型,利用少量的人工指导信息,很好地解决了实体的类别模糊性,提高了挖掘的有效性。实验表明该文提出的方法在实体挖掘性能上显著优于已有的方法。     

基于卷积树核的无指导中文实体关系抽取研究

该文提出了一种基于卷积树核的无指导中文实体关系抽取方法。该方法以最短路径包含树作为关系实例的结构化表示形式,以卷积树核函数作为树相似度计算方法,并采用分层聚类方法进行无指导中文实体关系抽取。在ACE RDC 2005中文基准语料库上的无指导关系抽取实验表明,采用该方法的F值最高可达到60.1,这说明基于卷积树核的无指导中文实体关系抽取是行之有效的。     

高等院校在社区经济建设中的作用与运作

本文以高等院校为联系纽带,将其置身于经济欠发达地区的大环境中,探讨信息网的作用、建立与运作,政府的政策引导,招商引资与高校学生的创业,职高学生的就业有机结合,通过"教研结合,校企合一"的办学模式以及开放教科研设备、开展各种培训等方式,将高校与各界各业联系起来,使之成为中心城市的联络、辐射中心,为贫困地区如何发挥高职院校的作用提供新思路。     

基于自然语言的语义推理接口

分析人工智能聊天机器人ALICE的知识组织结构和内部推理机制,指出ALICE系统在语义推理方面的缺陷,提出使用语义网本体理论与ALICE推理机制相结合的解决方案,设计并实现了一个基于ALICE系统的语义推理接口。实验证明,该接口完全支持基于自然语言的语义推理,且具有较高的准确率。     

一种基于语义及统计分析的Deep Web实体识别机制

分析了常见的实体识别方法,提出了一种基于语义及统计分析的实体识别机制(deep Web entity identification mechanism based on semantics and statistical analysis,简称SS-EIM),能够有效解决Deep Web数据集成中数据纠错、消重及整合等问题.SS-EIM主要由文本匹配模型、语义分析模型和分组统计模型组成,采用文本粗略匹配、表象关联关系获取以及分组统计分析的三段式逐步求精策略,基于文本特征、语义信息及约束规则来不断精化识别结果;根据可获取的有限的实例信息,采用静态分析、动态协调相结合的自适应知识维护策略,构建和完善表象关联知识库,以适应Web数据的动态性并保证表象关联知识的完备性.通过实验验证了SS-EIM中所采用的关键技术的可行性和有效性.     

面向短文本的命名实体识别

针对短文本命名实体识别这项紧缺任务,提出了一种面向短文本的快速有效的命名实体识别方法。该方法主要分成三步：第一步,针对短文本表达不规范特性对命名实体识别的干扰,采取去干扰字符,化繁为简等规范化操作。第二步,针对短文本语意不完整特性,提出用HMM（隐马尔可夫模型）以词性做观察值进行初步命名实体识别。第三步,据初步识别结果,构建拼音同指关系库来识别潜在实体。在由8464篇短文本构成的测试集上运行的实验表明,该方法能较好地进行短文本命名实体识别。     

基于多模型融合的人名翻译系统

该文提出了一种基于加权有限状态转化器(WFST)的多模型融合人名翻译框架。该框架以两个基于字符的转换模型和两个基于发音的转换模型为核心,通过加权有限状态转换器将多模型进行融合实现对人名的翻译。与单个模型相比,该文提出的方法的优势在于通过从各种信息源得到的数据价值的最大化。实验结果表明,基于多模型融合方法的人名翻译的错误率比单一模型的人名翻译的错误率降低了7.14%。     

一个实体关系与事件抽取的通用模型

信息提取的目的是从自然语言文件中找到具体信息,现有研究在信息抽取的实体关系和事件抽取任务中仅解决事件论元重叠和实体关系重叠的问题,未考虑两个任务共有的角色重叠问题,导致抽取结果准确率降低。提出一个两阶段的通用模型用于完成实体关系抽取和事件抽取子任务。基于预训练语言模型RoBERTa的共享特征表示,分别对实体关系/事件类型和实体关系/事件论元进行预测。将传统抽取触发词任务转化为多标签抽取事件类型任务,利用多尺度神经网络进一步提取文本特征。在此基础上,通过抽取文本相关类型的事件论元,根据论元角色的重要性对损失函数重新加权,解决数据不平衡、实体关系抽取和事件抽取中共同存在论元角色重叠的问题。在千言数据集中事件抽取和关系抽取任务测试集上的实验验证了该模型的有效性,结果表明,该模型的F1值分别为83.1%和75.3%。     

基于多任务学习的多罪名案件信息联合抽取

面向法律文本的实体关系联合抽取技术对于案情关键信息的智能提取至关重要,是智慧司法领域应用中的重要环节。目前的联合抽取方法虽然已经在特定罪名案件的数据集上取得了较好的效果,但是由于模型在训练时只关注了特定罪名类型文本数据的特点,使得模型的泛化能力有限,在应用到多罪名案件的情况下常常使得模型的效果下降。因此引入多任务学习的方法对多罪名情形下的实体关系联合抽取进行了研究,以涉毒类案件和盗窃类案件两大类罪名的文书数据为基础,构建了一个罪名分类任务作为联合抽取的辅助任务,通过基于特征筛选的动态加权多任务模型同时对两个任务进行学习,在单任务模型的基础上整体F1值提升了2.4个百分点,在涉毒类案件和盗窃类案件上的F1值分别提升了1.6和3.2个百分点。