文档级实体关系抽取方法研究综述

实体关系抽取作为文本挖掘和信息抽取的核心任务,意图从自然语言文本中识别并判定实体对之间存在的特定关系,为智能检索、语义分析等提供了基础支持,有助于提高搜索效率,是自然语言处理领域中的研究热点。相比从单句中进行抽取,文档中包含了更加丰富的实体关系语义,因此近年来很多新的抽取方法纷纷将研究重点从句子层次转移到文档层次,并取得了丰富的研究成果。文中系统地总结了近年来文档级实体关系抽取的主流方法和研究进展。首先概述了文档级关系抽取问题及面临的挑战,然后从基于序列、基于图和基于预训练语言模型3个方面介绍多种文档级关系抽取方法,最后对各种方法使用的数据集及实验进行对比分析,并对未来可能的研究方向进行了探讨和展望。     

最优无向双环网络G（N；±1，±s）的构造

创造性地将直角坐标系引入无向双环网络的研究,通过直角坐标系,系统研究无向双环网络G（N;±1,±s）的仿真图形,提出最优无向双环网络BestG（N;±1,±s）（直径、平均直径均达到下界）的构造方法并研究步长s和其直径之间的关系。与传统L型瓦方法在无向双环网络研究中相比,该方法克服其不足,大大提升了无向双环网络的研究水平,相关研究在国内外文献中尚未见到。     

直角坐标系下无向双环网络G(N;±1,±s)直径的研究

提出将直角坐标系引入无向双环网络的研究,通过直角坐标系,系统研究无向双环网络G(N;±1,±s)的直径、平均直径,验证直径的下界,得出平均直径的下界。最后给出直角坐标系下无向双环网络的仿真方法,该方法克服了传统L型瓦方法在无向双环网络研究中的不足,大大提升了无向双环网络的研究水平。     

问答系统中复杂问题分解方法研究综述

问答系统可以针对用户提出的自然语言问题给出精准的答案,是自然语言处理领域中一个重要的研究方向。对于具有复杂语义结构和句法结构的多跳问题,模型需要强大的自然语言理解能力。问题分解作为问题理解的一种技术,有着不可估量的作用。阐述了问题分解的研究背景与意义;根据问题特征提取的方式,将现有的方法分为传统机器学习方法和深度学习方法两大类,传统机器学习方法以规则模板匹配和基于分割的方法为主,深度学习方法以基于Transformer、图神经网络、注意力机制、查询图和强化学习为主,并分别从模型架构、优势、劣势等方面进行分析。结合目前研究的动态,初步展望了未来的研究方向。     

突发涉水事件舆情及后续影响分析

针对突发水事件的各类数据信息对分析事件起因、发展和后续影响有着相当重要的价值。在研究应用现状分析的基础上,利用事件热度与Bi-Lstm情感分析2个模型,对2021嘉陵江铊污染突发事件进行分析,分析结果说明：事件热度方面,华东、西北地区的公众较为活跃,微博热度具有聚集性和滞后性的特点,新闻平台则体现出热度的延续性特点;事件舆情方面,微博舆情表现出比新闻平台舆情更为负面的情绪,两者都缺乏相对理性客观的评论。从后续影响角度看,部分气象水文因素导致铊污染二次发生,其次疫情前后,炼钢、冶锌行业利润存在大幅度波动态势,产量受高利润驱动而提高,一定程度诱发此类污染事件。突发涉水事件舆情传播迅速,影响范围较广,事件发展程度与舆情走势息息相关。     

突发涉水事件舆情及后续影响分析——以嘉陵江铊污染事件为例

针对突发水事件的各类数据信息对分析事件起因、发展和后续影响有着相当重要的价值。在研究应用现状分析的基础上,利用事件热度与 Bi-LSTM 情感分析 2 个模型,对 2021 年嘉陵江铊污染突发事件进行分析,分析结果说明：事件热度方面,华东、西北地区的公众较为活跃,微博热度具有聚集性和滞后性的特点, 新闻平台则体现出热度的延续性特点;事件舆情方面,微博舆情表现出比新闻平台舆情更为负面的情绪,两者都缺乏相对理性客观的评论。从后续影响角度看,部分气象水文因素导致铊污染二次发生,其次疫情前后,炼钢、冶锌行业利润存在大幅度波动态势,产量受高利润驱动而提高,一定程度诱发此类污染事件。突发涉水事件舆情传播迅速,影响范围较广,事件发展程度与舆情走势息息相关。     

无向双环网络G(N;±r,±s)的图形仿真算法

传统的L形瓦仿真方法无法直接用于研究无向双环网络。针对上述问题,将直角坐标系引入无向双环网络中,提出一种新的图形仿真算法。利用该算法可以快速仿真出无向双环网络G(N;±r,±s)的图形,同时标注其直径、平均距离及节点的具体分布。通过研究仿真图形,得出单位步长无向双环网络G(N;±r,±s)直径、平均距离的分布规律。     

知识图谱构建技术:分类、调查和未来方向

知识图谱的概念由谷歌于2012年提出,随后逐渐成为人工智能领域的一个研究热点,已在信息搜索、自动问答、决策分析等应用中发挥作用。虽然知识图谱在各领域展现出了巨大的潜力,但不难发现目前缺乏成熟的知识图谱构建平台,需要对知识图谱的构建体系进行研究,以满足不同的行业应用需求。文中以知识图谱构建为主线,首先介绍目前主流的通用知识图谱和领域知识图谱,描述两者在构建过程中的区别;然后,分类讨论图谱构建过程中存在的问题和挑战,并针对这些问题和挑战,分类描述目前图谱构建过程中的知识抽取、知识表示、知识融合、知识推理、知识存储5个层面的解决方法和策略;最后,展望未来可能的研究方向。     

最优非单位步长无向双环网络G(N;±r,±s)的构造*

创造性地将直角坐标系引入无向双环网络的研究,通过直角坐标系,系统地研究无向双环网络G(N;±r,±s)的直径、平均直径,得出平均直径的下界。提出最优无向双环网络BestG(N;±r,±s)(直径、平均直径均达到下界)的构造方法,并研究步长r、s与其直径之间的关系。与传统L型瓦方法在无向双环网络研究中相比,该方法克服了其不足,大大提升了无向双环网络的研究水平。