语义关系抽取

作品数：21被引量：162H指数：7
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相关领域：自动化与计算机技术更多>>
相关作者：钱龙华周国栋崔雷奚斌王秀艳更多>>
相关机构：苏州大学中国医科大学中国民航大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室更多>>
相关期刊：《计算机与数字工程》《计算机科学与探索》《福建电脑》《计算机应用研究》更多>>
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融合实体注意力与语义信息的关系抽取模型
《计算机与数字工程》2024年第2期487-491,520,共6页刘云腾 
知识图谱通过语义网络,建立现实世界和数据世界映射,支撑了很多行业中的具体应用,实体关系抽取是知识图谱构建中的核心环节。论文针对关系抽取任务中实体相关特征利用率低、文本特征提取不充分以及部分预训练模型不能够很好提取序列特...
关键词：预训练模型 语义关系抽取 注意力机制 长短期记忆网络 自然语言处理 
藏文语义词典建设中语义关系抽取方法的研究
《计算机时代》2021年第2期46-48,共3页曲塔吉 安见才让 
国家自然科学基金项目(61862054);青海省应用基础研究项目(2019-ZJ-7066);青海民族大学2020年度校级本硕博(学生)项目“藏文语义词典建设中语义关系抽取的研究”(2020XJXS06)。
研究语义是当前人工智能、语义网、语义词典等研究领域的热点,它可以有效支持机器翻译和自然语言处理等技术。文章根据藏文独特的文法特性,运用藏文逻辑格和计算语言学知识,在保留藏文原有特点的基础上,为藏文语义关系抽取方法建立较完...
关键词：语义 藏文格助词 语义关系抽取 自然语言处理 
融合多层注意力机制与双向LSTM的语义关系抽取被引量：3
《软件导刊》2019年第7期10-14,18,共6页周文烨 刘亮亮 张再跃 
国家自然科学基金项目(61371114,611170165);江苏高校高技术船舶协同创新中心/江苏科技大学海洋装备研究院项目(1174871701-9)
关系抽取是构建如知识图谱等上层自然语言处理应用的基础。针对目前大多数关系抽取模型中忽略部分文本局部特征的问题,设计一种结合实体位置特征与多层注意力机制的双向LSTM网络结构。首先根据位置特征扩充字向量特征,并将文本信息向量...
关键词：位置特征 多层注意力机制 双向LSTM 关系抽取 
医学知识图谱构建研究进展被引量：12
《中华医学图书情报杂志》2018年第10期33-39,共7页修晓蕾 吴思竹 崔佳伟 邬金鸣 钱庆 
国家社会科学基金青年项目"基于R2RML的RDB到RDF的转换模式研究与实现"(13CTQ009)的研究成果之一
针对医学数据专业性强、结构复杂等特点,解析了构建医学知识图谱的关键技术,介绍了利用机器学习和深度学习的方法识别医学命名实体、实体链接和抽取语义关系,以及医学知识图谱在医院智能导诊、疾病筛查和预测、辅助临床诊断、医疗保险...
关键词：医学知识图谱 命名实体识别 实体链接 语义关系抽取 自然语言处理 
基于注意力与神经图灵机的语义关系抽取模型被引量：1
《计算机应用》2018年第7期1831-1838,共8页张润岩 孟凡荣 周勇 刘兵 
国家自然科学基金面上项目(61572505)~~
针对语义关系抽取(语义关系分类)中长语句效果不佳和核心词表现力弱的问题,提出了一种基于词级注意力的双向神经图灵机(Ab-NTM)模型。首先,使用神经图灵机(NTM)作为循环神经网络(RNN)的改进,使用长短时记忆(LSTM)网络作为控制器,其互不...
关键词：自然语言处理 语义关系抽取 循环神经网络 双向神经图灵机 注意力机制 
基于注意力机制的LSTM的语义关系抽取被引量：65
《计算机应用研究》2018年第5期1417-1420,1440,共5页王红 史金钏 张志伟 
国家自然科学基金资助项目(U1633110;U1533104;U1233113)
目前关系抽取方法中,传统深度学习方法存在长距离依赖问题,并且未考虑模型输入与输出的相关性。针对以上问题,提出了一种将LSTM(long short-term memory)模型与注意力机制相结合的关系抽取方法。将文本信息向量化,提取文本局部特征,再...
关键词：文本信息 语义关系 关系抽取 LSTM 注意力机制 
生物医学语义关系抽取方法综述被引量：9
《图书馆论坛》2017年第6期61-69,共9页李芳 刘胜宇 刘峥 
深度学习在自然语言处理方面取得了显著成效,为生物医学领域的信息抽取带来新的研究范式。本研究旨在系统调研生物医学语义关系抽取方法、分析其发展历程,为深度学习方法的进一步运用提供基础和启示。通过检索Pub Med、Web of Science和...
关键词：语义关系抽取 生物医学 深度学习 卷积神经网络 自然语言处理 
一种多特征融合的Web医学信息语义关系抽取方法
《北京生物医学工程》2016年第3期243-248,共6页龙丽英 闫健卓 方丽英 李鹏英 刘欣悦 
目的为给用户提供更为相关、整体和结构化的Web医学信息,提出一种多特征融合的语义关系抽取方法,以解决中文Web医学信息中两两医学实体之间语义关系的抽取。方法首先在混合句法分析算法的基础上构造包含词项、语义、词性、交互词、实体...
关键词：Web医学信息 语义关系抽取 多特征 混合句法分析 支持向量机 
采用混合方法抽取生物医学实体间语义关系被引量：3
《现代图书情报技术》2013年第3期77-82,共6页王秀艳 崔雷 
国家自然科学基金项目"运用文本数据库中元数据关联规则进行知识发现的研究"(项目编号:70473101)的研究成果之一
以阿司匹林副作用为研究样本的主题,搜集PubMed数据库中与"药物副作用引起疾病"主题词关联规则相对应的文献记录,在文献摘要中提取出相应实体共现的句子,进而利用自然语言处理方法提取文献中表达生物医学实体间语义关系的动词,共提取出3...
关键词：生物医学实体 语义关系抽取 自然语言处理 
基于近似随机测试的语义关系抽取比较
《计算机工程》2012年第21期197-201,共5页彭成 钱龙华 赵知纬 周国栋 
国家自然科学基金资助项目(60873150;90920004;61003153);江苏省自然科学基金资助项目(BK2010219)
为比较结构化信息和句法分析器对树核函数的关系抽取的作用,提出一种基于近似随机测试语义关系比较方法。对于2种不同配置关系的抽取结果,采用随机标号互换的方法重复产生样本,通过计算这些样本的性能差异进行显著性分析。实验结果表明...
关键词：关系抽取 树核函数 结构化信息 显著性测试 近似随机测试 
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