基于内容分析的网络新闻中社会网络自动抽取

本文针对网络新闻报道,提出了一种基于文本内容分析的社会网络自动抽取方法。此方法在对输入文章进行分词标注、共指消解等预处理之后,通过名词合并及主动词识别,得到存在关系的命名实体之间的关系指向和关系描述,最后通过有向图把存在关系的命名实体进行连接,形成由命名实体、实体间关系指向、实体间关系描述构成的关系网络。试验结果表明该方法对新闻中的命名实体关系抽取比较有效。     

基于知识图谱的雷达软件测试用例复用研究

为了更加充分地利用雷达软件测试用例与其他测试知识的关系,进一步优化雷达软件测试用例复用效果,提出了一种基于知识图谱的雷达软件测试用例复用方法.该方法依据雷达软件测试本体关系模型,从现有的雷达软件测试管理系统中抽取测试知识构建雷达软件测试知识图谱,以实体特征属性文本的语义相似度匹配为基础,结合知识推荐和协同过滤推荐技术建...     

基于上下文信息的中文命名实体消岐方法研究

在语义标注过程中,为了消除文本中给定的命名实体与知识库中实体映射过程中出现的歧义问题,提出了一种基于上下文信息相似度值排序的命名实体消歧方法。消岐方法包括实体表示预处理、候选实体列表构建和相似度值排序算法三部分。针对命名实体指称多样性问题,使用实体表示预处理方法抽取标准实体。然后利用中文在线百科构建语义知识库,得到标准实体的语义列表。同时提出利用相似度值排序方法解决标准实体与语义列表映射的指称歧义性问题,对于在知识库中未找到语义的实体采用HAC聚类算法进行消岐处理。实验结果表明,本文提出的方法能够有效的把中文网页真实数据集中文本的实体映射到知识库中对应无歧义的实体上。     

挖掘机构别名的Jaccard相似度数据空间转换方法

针对同一机构实体对应多个机构名称的问题,提出了一种基于Jaccard相似度数据空间转换的机构别名挖掘方法。根据机构与作者间的隶属关系,建立机构-作者二部图模型;采用Jaccard相似度度量两机构名称所对应作者姓名集合间的相似度;根据机构间的相似度矩阵,将集合型数据转换成数值型数据;通过计算机构名称对应的相似度向量间的余弦相似度,实现了机构别名的有效挖掘。最后用真实数据进行对比实验验证了该方法的优越性。     

一种多层政务知识图谱构建方法及示例

随着政务数字化建设的不断完善,基于知识图谱实现政务服务“知识化、个性化、智能化”的业务需求被逐渐唤醒。目前,政务领域知识图谱应用场景单一,与不同场景政务知识难以建立联系,基于传统数据库的政务服务搜索、办理和审批效率不高。为拓展政务服务场景,提升政务服务的搜索、办理和审批效率,该文提出一套自顶向下映射的多层政务知识图谱构建方法。首先,从政务服务角度出发构建政务知识概念模型;然后,依据概念模型获取政务知识、数据预处理和知识融合;最后,形成以概念、业务服务、社会服务和信息共享的自上而下关系的多层政务知识图谱。基于Neo4j可视化展示和已应用部署的服务,以房产审批的搜索、占用林地审批的办理和面向公众投诉的社会服务为例,对所提方法进行验证。实验结果表明,该方法不仅可以为不同政务场景提供知识图谱支撑和建立关联,还有助于实现多源政务数据融合共享,可为后续政务知识图谱构建提供图谱库参考。     

基于原型网络的细粒度实体分类方法

细粒度实体分类任务作为命名实体识别任务的扩展,其目的是根据指称及其上下文,发掘实体更细粒度的类别含义。由于细粒度实体语料的标注代价较大,标注错误率较高,因此该文研究了在少量样本情况下的细粒度实体分类方法。该文首先提出了一种特征提取模型,能够分别从单词层面以及字符层面提取实体信息,随后结合原型网络将多标签分类任务转化为单标签分类任务,通过缩小空间中同类样本与原型的距离实现分类。该文使用少样本学习以及零样本学习两种设置在公开数据集FIGER(GOLD)上进行了实验,在少样本学习的设置下,较基线模型在三个指标中均有提升,其中macro-F₁的提升最大,为2.4%。     

面向对象数据模型建模方法研究及在大规模数据平台中的应用

“石油勘探开发应用软件工程化与集成”项目是中国石油天然气集团公司”九五”攻关项目 ,整个项目的核心是要创建一个统一的数据平台 .作者在项目的研究过程中 ,对面向对象建模技术进行了详细的研究 ,并对建模中涉及到的一些元模型进行了定义 ,包括模式定义、实体定义、属性定义、各种规则的定义等 .依据这些定义并结合石油勘探与开发工业的应用需求进行了统一建模 ,并利用 EXPRESS对模型进行描述 .本文以石油勘探与开发工业中的文档管理模型的建模为例 ,论述了这些技术在石油勘探与开发大规模数据平台中的实际中应用     

领域知识图谱快速构建和应用框架

快速构建和应用领域知识图谱(domain knowledge graphs, DKG)已成为企业的迫切需求。然而,领域知识图谱的快速构建和应用仍然存在问题:1）构建前,复杂领域场景涉及知识维度广,业务专家短时间内难以构建完备的领域schema;2）构建中,业务和技术专家深度耦合,图谱构建缓慢,难以适应业务快速发展需求;3）构建后,图谱应用严重依赖技术人员开发,业务专家无法自主基于领域知识图谱探索问题解决方案。为解决上述问题,本文提出了领域知识图谱的快速构建和应用框架,其中包括:多人协作构建领域schema解决领域知识的复杂性问题,将业务和技术专家解耦合,提高领域知识图谱的构建效率,最后通过建立基于行业schema的auto-KBQA((knowledge base question answering)解决领域知识图谱在知识问答应用的快速落地。通过实际项目的应用落地,验证了该框架可有效加快领域知识图谱的落地应用,期望该框架给领域知识图谱的快速构建和应用带来一定的启发和帮助。     

基于多神经网络协作的电子病历命名实体识别方法

随着电子病历在医疗领域的推广应用,越来越多的研究者关注如何高效地从电子病历中抽取高价值科研信息.CHIP2018将中文电子病历临床医疗命名实体识别作为评测任务,即从中文电子病历中抽取三种恶性肿瘤相关的实体.结合三种实体的特点和实体间的依赖关系,提出基于多神经网络协作的复杂医疗命名实体识别方法,并实现了句子级别的模型迁移...     

民航领域突发事件的实体链接方法

实体链接的相关研究主要集中于医疗、生物和新闻领域,但在民航领域的研究较少。因此针对民航领域实体链接任务进行了研究,发现在实体链接中存在实体变体多、歧义少等问题。为解决上述问题,提出了一种基于语义推断的实体链接框架以及一种用于增强框架鲁棒性的负采样策略。在民航领域数据集上进行了对比实验,结果表明所提框架链接效果优于现有基准框架,并通过消融实验,验证了负采样策略的有效性。在负采样策略的作用下,该实体链接框架的Acc@top1高达0.875。