检索结果-内蒙古大学图书馆

中文信息学报 2010年第5期24卷 17-23页

作者：虞欢欢钱龙华周国栋朱巧明苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

该文提出了一种基于卷积树核函数的中文实体语义关系抽取方法,该方法通过在关系实例的结构化信息中加入实体语义信息,如实体类型、引用类型和GPE角色等,从而构造能有效捕获结构化信息和实体语义信息的合一句法和实体语义关系树,以提高... 详细信息

该文提出了一种基于卷积树核函数的中文实体语义关系抽取方法,该方法通过在关系实例的结构化信息中加入实体语义信息,如实体类型、引用类型和GPE角色等,从而构造能有效捕获结构化信息和实体语义信息的合一句法和实体语义关系树,以提高中文语义关系抽取的性能。在ACE RDC 2005中文基准语料上进行的关系探测和关系抽取的实验表明,该方法能显著提高中文语义关系抽取性能,大类抽取的最佳F值达到67.0,这说明结构化句法信息和实体语义信息在中文语义关系抽取中具有互补性。

关键词：中文语义关系抽取卷积树核函数实体语义信息

来源：评论

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基于树核函数的中文实体语义关系抽取方法的研究

基于树核函数的中文实体语义关系抽取方法的研究

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作者：庄成龙苏州大学

学位级别：硕士

实体语义关系抽取是信息抽取中的重要部分,其目的是从文本中找出实体对之间的语义关系并对它们进行分类。现阶段在英文语料上的实体关系抽取研究已经开展的比较全面和深入,取得的F值达到75%以上,不过离实用化还有一段距离。与英文关系... 详细信息

实体语义关系抽取是信息抽取中的重要部分,其目的是从文本中找出实体对之间的语义关系并对它们进行分类。现阶段在英文语料上的实体关系抽取研究已经开展的比较全面和深入,取得的F值达到75%以上,不过离实用化还有一段距离。与英文关系抽取研究相比,中文的研究起步相对较晚,现阶段的研究方法大多是把英文中的基于特征向量的方法移植到中文环境里面,取得的性能也比英文低。另一方面,基于核函数的方法由于能捕获关系实例的结构化信息,在英文关系抽取中取得了较好的性能,而在中文关系抽取中还需要深入的研究。本文研究了基于树核函数方法的中文实体语义关系抽取,研究内容主要包括: 1.构建一个中文实体关系抽取原型系统,比较中英文语料资源的实体类型以及关系类型的不同点,解决中文语料的预处理工作中所遇到的问题。 2.提出基于卷积树核函数的中文语义关系抽取方法,改进关系实例结构化信息的表达形式,比较和分析中英文语义关系抽取中各类实体关系之间的差异。 3.研究实体语义信息在中文语义关系抽取中的作用,并将实体语义信息和句法结构化信息结合成中文实体语义关系树,它能有效捕获关系实例的结构化信息和实体的语义信息。实验结果表明,同英文语义关系抽取一样,基于树核函数的方法在中文语义关系抽取中也能取得合理的性能,并且实体语义信息的加入又明显提高了关系抽取的性能,最终的F值达到了64.2,为下一步的研究工作奠定了良好的基础。

关键词：实体关系抽取卷积树核函数实体语义信息 SVM

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基于多核融合的中文领域实体关系抽取研究

基于多核融合的中文领域实体关系抽取研究

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作者：陈鹏昆明理工大学

学位级别：硕士

中文实体关系抽取是信息抽取中一个重要的子任务,也是如今自然语言处理领域的热点问题之一。中文领域实体关系抽取可以定义为：在中文特定领域文档中,找到一个句子中实体间存在的关系。本文针对中文领域实体关系抽取中领域特征选择、核... 详细信息

中文实体关系抽取是信息抽取中一个重要的子任务,也是如今自然语言处理领域的热点问题之一。中文领域实体关系抽取可以定义为：在中文特定领域文档中,找到一个句子中实体间存在的关系。本文针对中文领域实体关系抽取中领域特征选择、核函数融合等问题,主要在以下几个方面展开深入研究与探讨： (1)构建领域知识树。该领域知识树利用Web资源网站百度旅游中的中国国内旅游信息,将地点作为节点,每个节点包括诸如美食、住宿、特产等属性。该领域知识树将在选取领域特征向量及构造融合领域知识的结构树时提供领域信息。 (2)提出了一种平面凸组合核函数的中文领域实体关系抽取方法。针对单一平面核函数并不是最优的核函数的问题,该方法通过寻找多个平面核函数的最优凸组合核函数,并以此核函数来构建中文领域实体关系抽取分类模型。 (3)提出了一种融合领域知识的树核函数,并融合平面核的多核融合实体关系抽取方法。针对传统的卷积树核函数不能表达领域结构信息,该方法将包含实体对的领域知识子树挂于最短路径树的根节点,并将此核函数与最优平面凸组合核函数融合构成多核融合的核函数,并以此核函数训练中文领域实体关系抽取分类模型。 (4)利用上述研究成果,设计实现基于多核融合的中文领域实体关系抽取原型系统。

关键词：实体关系抽取特定领域支持向量机平面核函数卷积树核函数

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基于特征向量与核函数相结合的高新技术词汇关系抽取模型研究

基于特征向量与核函数相结合的高新技术词汇关系抽取模型研究

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作者：陈秋瑞华中师范大学

学位级别：硕士

在当前大数据时代下,随着人工智能技术的进一步发展,存在于互联网中的各类数据正变得越来越多。这些数据包括离散的无结构的碎片化数据和存在于开放型知识库中的半结构化数据,网络用户或研究人员在使用这些数据之前,必须先要对其进行一... 详细信息

在当前大数据时代下,随着人工智能技术的进一步发展,存在于互联网中的各类数据正变得越来越多。这些数据包括离散的无结构的碎片化数据和存在于开放型知识库中的半结构化数据,网络用户或研究人员在使用这些数据之前,必须先要对其进行一定的再组织,即通过信息抽取技术将这些数据转换成结构化的便于使用的数据。信息抽取技术主要包括实体、实体属性、实体间关系等知识的抽取,其中,实体关系对于构建领域知识图谱具有重要意义。“一带一路”视野下,针对一带一路沿线国家的对外汉语教学如今正变得越来越重要,本文重点研究了中文命名实体之间语义关系的抽取,主要进行了以下工作:(1)从多个数据来源网站爬取十二类“一带一路”战略下国家高新技术相关词汇。针对基于有监督的实体关系抽取方法下的两种传统的提取技术:基于特征向量的实体关系和基于核函数的实体关系抽取,分别构造合适的关系实例表达模式,针对预定义的八种实体关系类别,通过实验分析不同方法下的关系抽取性能。(2)针对传统的中文实体关系抽取方法的不足,提出了一种改进后的关系抽取混合模型,将关系实例的平面特征和结构特征进行加权组合,实验过程基于SVM算法,采用多次交叉验证的方法提高分类性能,通过分析不同权重比例下的关系抽取效果证实提出的改进模型的有效性。(3)使用本文提出的改进后的抽取模型,针对十二类高新技术词汇的关联词汇进行实体关系三元组的提取,并构建对应的知识图谱。将提取出的关系三元组应用于“一带一路”沿线国家的对外汉语教学系统的数字媒体库中,可用于提供内容更丰富并且形式更多样化的教学案例。

关键词：实体关系抽取一带一路知识图谱卷积树核函数特征提取

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三维CAD模型局部检索中的聚类与相关反馈技术研究

三维CAD模型局部检索中的聚类与相关反馈技术研究

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作者：罗皓楠北方民族大学

学位级别：硕士

CAD技术的蓬勃发展和广泛应用为新产品的设计提供了丰富的数字资源,合理地重用这些资源能有效地缩短产品开发周期、降低产品成本并提高产品质量。但是相较于模型整体结构,模型局部区域的几何和拓扑结构更为复杂,其特征描述符往往对应树... 详细信息

CAD技术的蓬勃发展和广泛应用为新产品的设计提供了丰富的数字资源,合理地重用这些资源能有效地缩短产品开发周期、降低产品成本并提高产品质量。但是相较于模型整体结构,模型局部区域的几何和拓扑结构更为复杂,其特征描述符往往对应树、图等非线性结构,现有的模型检索算法无法有效的完成特定模型局部区域的检索。另外,现有模型检索算法在效率和结果的用户满意度上差强人意。为满足工程实践要求,相关指标亟待提升。本文正是针对以上问题,以提高检索效率和准确率为目标,对三维CAD模型局部检索相关算法,特别是聚类和相关反馈算法展开研究。本文的主要工作包括以下几个方面:(1)使用基于卷积树核函数的方法完成模型局部区域间相似评价过程,用以测定两模型局部区域间距离,此距离可作为局部检索、模型聚类和相关反馈的重要依据。(2)使用图聚类的方法完成面向非线性特征的模型聚类过程,实现模型库的有效划分和整合,在提高模型检索查全查准率的同时为三维模型领域“设计模式”的提取提供了可能和依据。(3)使用基于核函数和One-Class SVM的方法完成相关反馈过程,实现用户定制的模型局部区域检索。(4)创造性的提出三维模型领域的“设计模式”概念,并给出其建模、提取和应用过程。基于以上研究成果,在三维模型检索平台框架程序中嵌入了针对模型局部区域的相似评价模块、模型聚类模块、相关反馈模块以及“设计模式”提取与标注模块,并给出了相应的实验结果,验证本文的主要思想。

关键词：非线性特征 CAD 局部检索卷积树核函数聚类相关反馈设计模式

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一种基于语义角色标注的实体关系抽取模型

引用

中国新通信 2016年第8期18卷 129-130页

作者：肖德华同济大学

物联网实体关系抽取是研究物联网智慧交互的关键问题之一,针对物联网中的自然语言,当前基于树核函数的关系抽取方法因可选择不同的树结构与核函数而被广泛应用,但其尚未很好地利用语义特征导致召回率不高。为解决此问题,本文提出了一种... 详细信息

物联网实体关系抽取是研究物联网智慧交互的关键问题之一,针对物联网中的自然语言,当前基于树核函数的关系抽取方法因可选择不同的树结构与核函数而被广泛应用,但其尚未很好地利用语义特征导致召回率不高。为解决此问题,本文提出了一种基于语义角色标注的关系抽取模型。实验结果表明,使用语义角色标注有助于提高关系抽取的性能。

关键词：关系抽取语义角色卷积树核函数

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基于结构化句法信息的自然语言处理技术研究

基于结构化句法信息的自然语言处理技术研究

引用

第九届全国计算语言学学术会议

作者：周国栋李军辉钱龙华朱巧明苏州大学计算机科学与技术学院苏州大学计算机科学与技术学院苏州大学计算机科学与技术学院苏州大学计算机科学与技术学院

结构化的句法信息在较高层次的自然语言处理研究中起着关键作用。不过哪些结构化的句法信息是有效的以及如何在具体研究中有效体现结构化的句法信息依然是悬而未决的问题。本文将从两个方面探讨上述问题：一是句法树的自动抽取,即在语... 详细信息

结构化的句法信息在较高层次的自然语言处理研究中起着关键作用。不过哪些结构化的句法信息是有效的以及如何在具体研究中有效体现结构化的句法信息依然是悬而未决的问题。本文将从两个方面探讨上述问题：一是句法树的自动抽取,即在语言学理论的指导下,探索句法树中的关键结构化句法信息,提出自动获取相关结构化信息的句法树抽取方案,以确保抽取的句法树既涵盖关键的结构化信息,又能减少不必要的噪音;二是树核函数的研究,即研究和改进现有的树核函数,如卷积树核函数,并探索新的树核函数,有效计算一对句法树之间的相似度,以更好地体现各种结构化信息。

关键词：自然语言处理句法树自动抽取卷积树核函数

来源：评论

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