基于远程监督的藏文实体关系抽取

关系抽取任务是对句子中的实体对进行关系分类。基于远程监督的关系抽取是用预先构建的知识库来对齐朴素文本,自动标注数据,在一定程度上减少了人工标注的成本,缓解了藏文材料语料不足的问题。但是基于远程监督的实体关系抽取还存在错误标记、提取特征时出现噪声等问题。该文用远程监督方法进行藏文实体关系抽取,基于已经构建的藏文知识库,利用分段卷积神经网络结构,加入语言模型和注意力机制来改善语义歧义问题以及学习句子的信息;在训练过程中加入联合得分函数来动态修正错误标签问题。实验结果表明改进的模型有效提高了藏文实体关系抽取的准确率,且优于基线模型效果。     

Peer-to-Peer体系结构及一种新型对等实体模型

对等网络结构也许会在Internet的变革中具有划时代的意义，这预示着它将为各种形式的网络运用提供了一个坚实基础，但是，由于对待网络结构的应用同时也将给开发者以巨大挑战，甚至让一些人认为这种结构是不可实现的，本文探讨了一个可实现的、健壮的对等网络结构所需要素，并给出一种新型对等实体模型的构想。     

基于MFE-BERT与FNNAttention的心理医学知识图谱构建

针对心理医学领域文本段落冗长、数据稀疏、知识散乱且规范性差的问题, 提出一种基于多层级特征抽取能力预训练模型(MFE-BERT)与前向神经网络注意力机制(FNNAttention)的心理医学知识图谱构建方法. MFE-BERT在BERT模型基础上将其内部所有Encoder层特征进行合并输出, 以获取包含更多语义的特征向量, 同时对两复合模型采用FNNAttention机制强化词级关系, 解决长文本段落语义稀释问题. 在自建的心理医学数据集中, 设计MFE-BERT-BiLSTM-FNNAttention-CRF和MFE-BERT-CNN-FNNAttention复合神经网络模型分别进行心理医学实体识别和实体关系抽取, 实体识别F1值达到93.91%, 实体关系抽精确率达到了89.29%, 通过融合文本相似度与语义相似度方法进行实体对齐, 将所整理的数据存储在Neo4j图数据库中, 构建出一个含有3652个实体, 2396条关系的心理医学知识图谱. 实验结果表明, 在MFE-BERT模型与FNNAttention机制的基础上构建心理医学知识图谱切实可行, 提出的改进模型所搭建的心理医学知识图谱可以更好地应用于心理医学信息管理中, 为心理医学数据分析提供参考.     

信息检索中相关实体发现综述

实体是Web页面中的重要信息载体,用户通过搜索引擎进行信息检索中时一般想得到某个具体的实体,而不是某些文档的列表,因而信息检索中的相关实体发现研究就具有非常重要的意义。对信息检索中的相关实体发现的基本过程进行了综述,重点描述了相关实体发现的重要组成部分:全文检索、实体识别、实体分级,主页查找及其各部分所涉及到的关键问题。     

多分辨率仿真中一致性问题研究

在多分辨率仿真中，当不同级别分辨率实体交互时会出现一致性问题，它的产生是由于建模人员还没有找到一种很好的方法，去描述同一实体在多个分辨率级别间的相互关系而导致的，即使在同一分辨级别中也可能发生不一致性问题，分析了目前建模方法存在的问题，提出了解决一致性问题的CM方法，CM方法主张使用多分辨率实体（MRE）的概念来替代聚合实体（AE）和解聚实体（DE），以一致的方式在指定的分辨率级别描述被仿真的对象，当有请求时，及时提供任意级别的属性绑定，建立了映射函数和一致性模型，较好地解决了属性集数据的识别，时间的一致性和映射一致性等关键问题。     

健康领域Web信息抽取

针对Web信息抽取(WIE)技术在健康领域应用的问题,提出了一种基于WebHarvest的健康领域Web信息抽取方法。通过对不同健康网站的结构分析设计健康实体的抽取规则,实现了基于WebHarvest的自动抽取健康实体及其属性的算法;再把抽取的实体及其属性进行一致性检查后存入关系数据库中,然后对关系数据库中隐含健康实体的属性值利用Ansj自然语言处理方法进行实体识别, 进而抽取健康实体之间的联系。该技术在健康实体抽取实验中,平均F值达到99.9%,在实体联系抽取实验中,平均F值达到80.51%。实验结果表明提出的Web信息抽取技术在健康领域抽取的健康信息具有较高的质量和可信性。     

利用未标注语料改进实体名识别性能

本文主要介绍了一个利用最大熵进行实体名识别的系统以及所采用的模型和选取的特征。这些特征包括单词本身的词法词态特征和上下文信息。利用这些在任何语言的文本上都极易获得的特征,我们采用最大熵分类器构建了一个基准系统。在此基础上,我们首先通过网络资源建立了实体名词典知识库;并利用词典和基准系统在未标注语料上抽取出现的实体名作为辅助的训练语料;最后再将这些语料加入训练。实验结果表明,辅助的训练语料能够在一定程度上提高系统的性能。     

工程装备仿真实体在行军过程中的聚合和解聚

在工程兵作战仿真中多分辨率模型的聚合与解聚问题一直是困扰不同层次仿真系统集成的瓶颈问题。该文以工程兵工程装备行军过程为例,对工程装备行军过程仿真中不同层次仿真模型的聚合与解聚问题进行了研究,分析了该仿真过程中所需模型的分辨率,分别就工程装备仿真实体位置、速度、状态及毁伤的聚合与解聚进行分析,同时给出了仿真实体位置、速度、状态及毁伤的聚合与解聚解决方法,这些方法简单实用,节省资源,效率高,对解决工程兵作战仿真中的模型聚合与解聚问题具有一定的参考价值。     

基于深度神经网络的中文命名实体识别

由于中文词语缺乏明确的边界和大小写特征,单字在不同词语下的意思也不尽相同,较于英文,中文命名实体识别显得更加困难。该文利用词向量的特点,提出了一种用于深度学习框架的字词联合方法,将字特征和词特征统一地结合起来,它弥补了词特征分词错误蔓延和字典稀疏的不足,也改善了字特征因固定窗口大小导致的上下文缺失。在词特征中加入词性信息后,进一步提高了系统的性能。在1998年《人民日报》语料上的实验结果表明,该方法达到了良好的效果,在地名、人名、机构名识别任务上分别提高1.6%、8%、3%,加入词性特征的字词联合方法的F1值可以达到96.8%、94.6%、88.6%。     

Bridge inspection named entity recognition via BERT and lexicon augmented machine reading comprehension neural model

As an important data source in the field of bridge management, bridge inspection reports contain large-scale fine-grained data, including information on bridge members and structural defects. However, due to insufficient research on automatic information extraction in this field, valuable bridge inspection information has not been fully utilized. Particularly, for Chinese bridge inspection entities, which involve domain-specific vocabularies and have obvious nesting characteristics, most of the existing named entity recognition (NER) solutions are not suitable. To address this problem, this paper proposes a novel lexicon augmented machine reading comprehension-based NER neural model for identifying flat and nested entities from Chinese bridge inspection text. The proposed model uses the bridge inspection text and predefined question queries as input to enhance the ability of contextual feature representation and to integrate prior knowledge. Based on the character-level features encoded by the pre-trained BERT model, bigram embeddings and weighted lexicon features are further combined into a context representation. Then, the bidirectional long short-term memory neural network is used to extract sequence features before predicting the spans of named entities. The proposed model is verified by the Chinese bridge inspection named entity corpus. The experimental results show that the proposed model outperforms other mainstream NER models on the bridge inspection corpus. The proposed model not only provides a basis for automatic bridge inspection information extraction but also supports the downstream tasks such as knowledge graph construction and question answering systems.