检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2016年第4期53卷 941-948页

作者：刘倩伍大勇刘悦程学旗庞琳中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 国家计算机网络应急技术处理协调中心北京100029

关注非结构化文本中命名实体属性值的抽取问题.当前主流有监督属性值抽取方法仅使用局部特征,抽取效果有限,开展了利用文本全局特征改善属性值抽取的研究.通过适用于中文属性值抽取的全局特征,用局部特征以外的有价值信息提高抽取效果.... 详细信息

关注非结构化文本中命名实体属性值的抽取问题.当前主流有监督属性值抽取方法仅使用局部特征,抽取效果有限,开展了利用文本全局特征改善属性值抽取的研究.通过适用于中文属性值抽取的全局特征,用局部特征以外的有价值信息提高抽取效果.据此,提出结合全局特征的感知机学习算法,该算法能够方便地融合文本全局特征,并将全局特征和局部特征统一结合到模型学习过程中,使模型具有更好的特征表示能力.实验结果表明,所提出方法的整体抽取效果高于仅使用局部特征的CRF模型和平均感知机模型.该方法适用于开放领域的属性值获取,具有较好的泛化能力.

关键词：实体属性属性值抽取命名实体全局特征平均感知机

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基于同义扩展的在线百科中实体属性抽取

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中文信息学报 2016年第1期30卷 16-23 29,29页

作者：刘倩刘冰洋贺敏伍大勇刘悦程学旗中国科学院计算技术研究所中国科学院网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 国家计算机网络应急技术处理协调中心北京100029

实体属性抽取是信息抽取、知识库构建等任务的重要基础。该文提出了一种利用在线百科获取实体属性的方法,该方法首先通过在线百科的结构特征和领域独立的抽取模式捕获可能的属性短语,然后根据同义扩展获取尽可能多的属性表述形式,并同... 详细信息

实体属性抽取是信息抽取、知识库构建等任务的重要基础。该文提出了一种利用在线百科获取实体属性的方法,该方法首先通过在线百科的结构特征和领域独立的抽取模式捕获可能的属性短语,然后根据同义扩展获取尽可能多的属性表述形式,并同时得到对应实体类别的同义属性集合。实验表明,该方法在保证属性抽取准确率不变的情况下,获得了比仅使用频率的方法覆盖范围更广的实体属性集合。

关键词：实体属性同义属性命名实体信息抽取词

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基于文本化简的实体属性抽取方法

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计算机工程与应用 2020年第21期56卷 115-122页

作者：吴呈王朝坤王沐贤清华大学软件学院北京100084 哈尔滨工业大学计算机学院哈尔滨150001

研究了非结构化中文文本的实体属性抽取方法。引入文本化简作为抽取的预处理过程,解决传统信息抽取方法因为长难句的存在和自然语言表述多样性导致抽取效果不佳的问题。其中,文本化简被建模为一个序列到序列(seq2seq)的翻译过程,并用机... 详细信息

研究了非结构化中文文本的实体属性抽取方法。引入文本化简作为抽取的预处理过程,解决传统信息抽取方法因为长难句的存在和自然语言表述多样性导致抽取效果不佳的问题。其中,文本化简被建模为一个序列到序列(seq2seq)的翻译过程,并用机器翻译领域的seq2seq-RNN模型进行实现。为了提升模型的化简效果,进行了不同层面的优化,包括使用预训练词向量、收集常用词汇表、引入词性标注和设计化简评分函数,这些优化使模型专注于化简过程中句法转换的学习。针对化简后的文本,设计基于简洁规则的方法进行信息元组和实体属性抽取。实验表明,对seq2seq-RNN的改进能提升文本化简的效果,而且在化简文本上抽取的信息数量比在原始文本上的多,信息也比较精确。

关键词：文本化简信息抽取实体属性自然语言处理神经网络

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档案实体属性的研究及其意义

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浙江档案 2001年第11期 6-8页

作者：刘新安桑毓域天津师范大学经济与管理学院

档案具有实体属性原本是一个十分简单和肯定的问题,但基于以下几个方面的现实和思考,对这一问题进行更深层次的认识仍是十分必要的.

关键词：档案档案实体现代档案学实体属性

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基于深度表示学习的实体属性情感分析

基于深度表示学习的实体属性情感分析

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作者：张翔天津大学

学位级别：硕士

随着互联网的飞速发展,电商平台逐渐兴起,越来越多的人选择用电商平台购物。人们在消费前往往会关注已买消费者对产品做出的评价,关注产品质量是否过关并判断产品是否符合自身需求,商家也会根据客户评论及时提升产品质量,调整商品供货... 详细信息

随着互联网的飞速发展,电商平台逐渐兴起,越来越多的人选择用电商平台购物。人们在消费前往往会关注已买消费者对产品做出的评价,关注产品质量是否过关并判断产品是否符合自身需求,商家也会根据客户评论及时提升产品质量,调整商品供货满足更多消费者需求,评论数据的情感分析应用而生。随着产品复杂度提升,一段用户评价中可能包含对该产品多个方面的评价,单纯对整句话做情感分析并不能够代表每个属性,而基于不同实体属性的情感分析方法的提出解决了这一问题。基于实体属性的情感分析属于细颗粒度情感分析任务,主要针对同一语料中不同实体或同一实体的不同属性进行针对性分析,很好解决多属性情况不同属性对应不同情感极性的场景。现阶段,基于实体属性的情感分析对上下文语义的深度理解不够,同时将属性词向量平均化方式直接运算,并且大部分工作都基于英文统一数据集进行,很少考虑使用预训练词向量模型来提升词表示程度,导致模型在中文方面的运用受阻。本文针对现存问题,提出一种基于深度表示学习的实体情感分析方法。本方法首先借助在超大规模语料库上训练得到的预训练词表示模型学习语料上下文间深层语义信息,再利用下游模型结构对所提取到的语义信息进一步处理,其中包括将语料分为目标词上文、目标词、目标词下文分别运算的拼接策略,以及将实体属性词进行自注意力运算的注意力层,并最终通过softmax函数进行归一化运算,输出预测结果。经过实验,本文提出的基于深度表示学习的实体属性情感分析模型,在使用了三种深度表示学习的预训练模型后,结合Bi-LSTM层不同拼接策略并引入属性词注意力权重计算,模型性能在中文语料上表现较好,在手机评论类实体属性数据上情感极性预测准确率最高达到91%,并在不包含属性词的语料上也具有预测价值,说明模型有较强的中文语料上下文深层语义理解能力。随后,本文针对在实验过程中发现的属性词位置对实验结果的影响,提出基于原有模型改进的动态模型,增强模型鲁棒性。此外,在本文中采用独立标注的2.4万条中文电商平台手机评论数据,对每句语料都标注了目标实体属性以及对应情感极性,弥补了中文实体属性情感分析方面缺乏大规模数据集的空缺。

关键词：深度表示学习情感分析实体属性

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特定领域实体属性关系抽取方法研究

特定领域实体属性关系抽取方法研究

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作者：尚琪昆明理工大学

学位级别：硕士

实体关系抽取是信息抽取的重要部分,它能够识别出实体之间的语义关系,作为语义网的基础,实体关系抽取被广泛应用在自动问答系统,信息检索,机器翻译等领域。关系抽取还是构建知识图谱的重要基础,随着万维网转变成语义网,知识图谱的构建... 详细信息

实体关系抽取是信息抽取的重要部分,它能够识别出实体之间的语义关系,作为语义网的基础,实体关系抽取被广泛应用在自动问答系统,信息检索,机器翻译等领域。关系抽取还是构建知识图谱的重要基础,随着万维网转变成语义网,知识图谱的构建变得尤为重要。领域实体间的属性关系是构建知识图谱的重要组成部分之一。对特定领域而言,领域实体属性关系对表达实体之间的语义关系有着重要的意义。本文主要针对中文领域的实体属性关系抽取,作了以下工作:(1)基于Distant Supervision(距离监督)的领域实体属性关系抽取方法,基于领域知识库和相关文本集来获取实体属性关系。关系类型为:景点-实例-属性值。针对旅游领域中的“景点”这个类型,抽取出与“景点”这个类型相关属性,如门票价格、面积等等。距离监督就是通过将知识库映射到文本集中实现关系抽取的过程,即如果一个实体对出现在知识库中,则将文本集中包含这两个实体的句子全部抽取出来,从这些句子中提取特征,训练分类器。本文首先构建一个小型的中文旅游领域知识库,在知识库中预先定义好属性关系和关系实例,并用这个知识库对应地从百度百科或维基百科网页上爬取得到的文本集。本文使用多种特征以提高分类器的性能,提高分类的性能。(2)基于卷积神经网络的领域实体属性关系抽取方法研究。本文提出基于卷积神经网络对领域实体属性关系进行抽取,其中属性关系类型为实例-属性、属性-属性值、实例-属性值。利用卷积神经网络的自动学习表征领域实体属性关系的句法特征、层级特征以及实体所在句子的文本特征,形成特征向量,加入到卷积神经网络中,训练实体属性关系分类模型。实验结果表明,所提出的方法能有效提高实体属性关系抽取性能。

关键词：实体关系抽取 Distant Supervision 卷积神经网络实体属性多特征

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Trans_isA:一种基于实体属性和语义层次的表示学习方法

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曲阜师范大学学报（自然科学版） 2022年第2期48卷 71-78页

作者：李天宇王艳娜周子力赵晓函曲阜师范大学网络空间安全学院山东省曲阜市273165

传统的表示学习方法将三元组按照独立的个体进行表示,使得实体和关系的表示向量缺乏语义层次信息.同一关系(如is_A关系)链接的两个实体,其自身属性以及语义范畴都可能是不相同的,因此在对is_A关系三元组进行表示学习时,要将头实体和尾... 详细信息

传统的表示学习方法将三元组按照独立的个体进行表示,使得实体和关系的表示向量缺乏语义层次信息.同一关系(如is_A关系)链接的两个实体,其自身属性以及语义范畴都可能是不相同的,因此在对is_A关系三元组进行表示学习时,要将头实体和尾实体区分开,以不同的方法进行编码.为此,首先将is_A关系下的实体编码为一个球体,球体间相对位置表示为实体间关系;然后在实体属性的基础上,利用二元关系的传递性判定条件对实体间语义层次进行建模,将其命名为Trans_isA模型.在WN18RR数据集上对Trans_isA进行了链接预测和三元组分类实验,验证了模型的有效性.

关键词：知识图谱表示学习实体属性语义层次

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地产去金融化,也需加强实体属性

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城市开发 2022年第2期 54-56页

作者：无亿翰智库

房地产行业由于与金融体系有过深过密的联系,所以在风险属性上被定义为"灰犀牛",需要预警提防,避免这种风险发于未然。因此,在对地产行业的管控举措上有走极端的倾向。本身公平定位上看,地产行业同样带有实体经济的属性,所以... 详细信息

房地产行业由于与金融体系有过深过密的联系,所以在风险属性上被定义为"灰犀牛",需要预警提防,避免这种风险发于未然。因此,在对地产行业的管控举措上有走极端的倾向。本身公平定位上看,地产行业同样带有实体经济的属性,所以政策在抽离地产金融属性的同时,需要维持并强化地产于金融之外的实体属性。

关键词：房地产行业实体属性金融体系地产金融实体经济

来源：评论

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基于实体属性特征分析的编码方案及其在MIS中的应用

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株洲工学院学报 2004年第2期18卷 44-46页

作者：肖海青向华政孙星明株洲工学院湖南株洲412008

从关系数据库规范化理论的角度分析了编码问题,讨论了编码问题与关系数据库规范化理论有可能存在的冲突,提出了基于实体属性特征分析的编码方案。

关键词：实体属性特征分析 MIS 关系数据库管理信息系统编码设计

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实体属性处理方法、装置、设备及介质

实体属性处理方法、装置、设备及介质

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作者：徐程程 518057 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层

公开了一种实体属性处理方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取目标实体的实体信息簇，所述目标实体具有多个属性，所述实体信息簇对应于多个实体信息源，每个属性与至少一个实体信息源相对应，对于每个属性，在实体信息簇中包括提... 详细信息

标准号: CN111488464B

公开了一种实体属性处理方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取目标实体的实体信息簇，所述目标实体具有多个属性，所述实体信息簇对应于多个实体信息源，每个属性与至少一个实体信息源相对应，对于每个属性，在实体信息簇中包括提供该属性的至少一个实体信息源的标识、以及实体信息源所提供的属性值；对该目标实体的所述多个属性中的每个属性，确定该属性的属性类型，并根据该属性类型确定其所对应的属性值处理策略，其中所述属性类型包括单值属性、多值属性、保留属性、依赖型属性之一；根据所确定的属性值处理策略，基于与该属性对应的实体信息源所提供的属性值生成属性的融合属性值，对不同属性采用不同属性值处理策略，有效地筛选属性值。

关键词：实体信息处理策略属性类型多个属性目标实体多值属性获取目标实体属性依赖型有效地源相筛选融合保留

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