抽取

作品数：8714被引量：23334H指数：55
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基于证据和图推理的文档级关系抽取方法:以医学关系为例
《计算机工程》2025年第1期106-117,共12页周雪阳 傅启明 陈建平 陈延明 陆悠 王蕴哲 
国家重点研发计划(2020YFC2006602);国家自然科学基金(62102278,62072324);江苏省高等学校自然科学研究项目(21KJA520005);江苏省重点研发计划(BE2020026);江苏省研究生教育教学改革项目;江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX23_3321)。
针对生物医学文献句式冗长、实体密集从而导致关系抽取复杂度高、难度大的问题,提出一种证据路径增强的图推理框架(EPE-GR)。首先建立一种引入结构化偏差的图注意力机制(B-GAT)增强图推理中信息聚合的指向性,结合提及级和实体级图建模...
关键词：关系抽取 图推理 路径推理 证据增强 图注意力机制 多头注意力机制 
用于方面情感三元组抽取的双向级联网络
《计算机工程》2024年第12期90-98,共9页郑阿勇 顾幸生 
国家自然科学基金(61973120)。
方面情感三元组抽取(ASTE)是基于方面的情感分析子任务之一,其目标是从给定文本序列中抽取所有提及的方面及其对应的观点、观点表达的情感倾向,构成三元组。基于跨度级交互和端到端两个前提,提出双向级联网络。在编码块里应用条件层归...
关键词：深层交互 双向级联 双向聚合 曝光偏差 类别不平衡 
基于双粒度图的文档级关系抽取
《计算机工程》2024年第10期164-173,共10页廖涛 张国畅 张顺香 
国家自然科学基金面上项目(62076006);安徽省高校协同创新项目(GXXT-2021-008)。
文档级关系抽取是指在非结构性文本中抽取实体对之间的关系。针对当前文档级关系抽取方法未能充分利用文档语义信息且难以处理文档的噪声干扰问题,提出一种基于双粒度文档图的关系抽取模型,采用一种新型的构图思路以及降噪方法,分别在...
关键词：文档级 关系抽取 双粒度文档图 异步降噪 修辞语篇关系 依存句法关系 
基于大语言模型的中文科技文献标注方法被引量：2
《计算机工程》2024年第9期113-120,共8页杨冬菊 黄俊涛 
国家自然科学基金重点项目(61832004);广州市科技计划项目-重点研发计划(202206030009)。
高质量的标注数据是中文科技文献领域自然语言处理任务的重要基石。针对目前缺乏中文科技文献的高质量标注语料以及人工标注质量参差不齐且效率低下的问题,提出一种基于大语言模型的中文科技文献标注方法。首先,制定适用于多领域中文科...
关键词：文本标注方法 中文科技文献 大语言模型 提示学习 信息抽取 
面向行政执法案件文本的事件抽取研究
《计算机工程》2024年第9期63-71,共9页屈潇雅 李兵 温立强 
科技部国家重点研发计划(2020YFC0833304)。
行政执法的智能化水平是国家治理能力现代化的体现,数据是智能化发展的重要依托。在行政执法领域,各行政机关存储大量以文本形式记录的历史案件,这种非结构化的数据价值密度较低、可利用性不强。利用事件抽取技术从行政执法案件文本中...
关键词：行政执法案件 事件抽取 两阶段方法 基于Transformer的双向编码器表示模型 基于条件随机场的双向长短期记忆网络(BiLSTM-CRF)模型 
融合思维链和低秩自适应微调的方面情感三元组抽取
《计算机工程》2024年第7期53-62,共10页曾碧卿 陈鹏飞 姚勇涛 
广东省普通高校人工智能重点领域专项(2019KZDZX1033);广东省基础与应用基础研究基金(2021A1515011171);广州市基础研究计划基础与应用基础研究项目(202102080282)。
方面情感三元组抽取(ASTE)任务是方面级情感分析的重要子任务之一,传统的监督学习方法在该任务上取得了SOTA或接近SOTA的效果。然而,随着深度神经网络的发展,生成式大型语言模型(LLM)为该任务带来了更多的可能性。目前大多数工作都是直...
关键词：方面情感三元组抽取 大型语言模型 低秩自适应微调 思维链 提示学习 
基于大语言模型与语义增强的文本关系抽取算法被引量：7
《计算机工程》2024年第4期87-94,共8页李敬灿 肖萃林 覃晓婷 谢夏 
关系抽取是一项基础且重要的任务,旨在从非结构化文本中提取出实体之间的关系。最近研究证明,大型语言模型(LLM)和基础模型相结合可以改进许多自然语言处理(NLP)任务的性能。这些模型利用深度学习和预训练模型的语言表示能力,能够自动...
关键词：关系抽取 人工智能 注意力机制 大语言模型 词性 
基于双向注意力机制的多模态关系抽取被引量：1
《计算机工程》2024年第4期160-167,共8页吴海鹏 钱育蓉 冷洪勇 
国家自然科学基金(61966035,62266043);国防科工局重大专项(95-Y50G37-9001-22/23)。
传统关系抽取方法从纯文本中识别实体对之间的关系,多模态关系抽取方法通过利用多种模态信息辅助关系抽取任务。针对现有多模态关系抽取模型在处理图像数据时存在容易受到冗余信息干扰的问题,提出一种基于双向注意力机制的多模态关系抽...
关键词：关系抽取 社交网络 冗余信息 多模态数据 双向注意力机制 
基于异构图分层学习的细粒度多文档摘要抽取
《计算机工程》2024年第3期336-344,共9页翁裕源 许柏炎 蔡瑞初 
科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目(2021ZD0111501);国家优秀青年科学基金(62122022);国家自然科学基金(61876043,61976052,62206064)。
抽取的目标是在多个文档中提取共有关键信息,其对简洁性的要求高于单文档摘要抽取。现有的多文档摘要抽取方法通常在句子级别进行建模,容易引入较多的冗余信息。为了解决上述问题,提出一种基于异构图分层学习的多文档摘要抽取框架,通过...
关键词：抽取式多文档摘要 细粒度建模 异构图 分层学习 语义关系 结构关系 
暗网网页用户身份信息聚合方法被引量：2
《计算机工程》2023年第11期187-194,210,共9页王雨燕 赵佳鹏 时金桥 申立艳 刘洪梦 杨燕燕 
广东省重点研发计划(2019B010137003)。
暗网网页中用户身份标识信息的分布呈现出稀疏、不规律的特点,当前主流的信息聚合技术无法直接应用于该场景。提出一种基于共指关系抽取的用户身份信息聚合模型,该模型输入一对用户身份信息及其上下文语境,返回该信息对是否包含共指关系...
关键词：暗网 用户身份信息 信息聚合 关系抽取 少样本学习 多任务学习 
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