抽取

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FGITA:一种基于细粒度对齐的多模态命名实体识别框架
《小型微型计算机系统》2025年第4期769-775,共7页吕学强 王涛 游新冬 赵海兴 才藏太 陈玉忠 
北京市自然科学基金项目(4212020)资助;国家自然科学基金项目(62171043)资助;北京未来区块链与隐私计算高级创新中心、中央引导地方性项目(2020L3024)资助;北京市教育委员会研究与发展计划项目(KM202111232001)资助;图神经网络与数据挖掘应用平台项目(2022-ZJ-T02)资助.
命名实体识别任务旨在识别出非结构化文本中所包含的实体并将其分配给预定义的实体类别中.随着互联网和社交媒体的发展,文本信息往往伴随着图像等视觉模态信息出现,传统的命名实体识别方法在多模态信息中表现不佳.近年来,多模态命名实...
关键词：多模态 命名实体识别 信息抽取 知识图谱 对比学习 
融合局部上下文的双图文档级关系抽取方法
《小型微型计算机系统》2025年第3期535-541,共7页闻克妍 纪婉婷 宋宝燕 
教育部产学合作协同育人项目(230701160261310)资助;辽宁省应用基础研究计划项目(2022JH2/101300250)资助;国家重点研发计划项目(2023YFC3304900)资助;辽宁省自然科学基金项目博士启动项目(2023-BS-085)资助.
文档级关系抽取是一项复杂的自然语言处理任务,旨在识别出文档中存在的实体,并预测实体之间的关系.相较于句子级关系抽取任务,文档级关系抽取面临更大的挑战,因为它需要考虑整个文档的语义信息和句子间的逻辑关系.针对这一任务,提出了...
关键词：文档级关系抽取 局部上下文 双图推理 数据集成 
TDGCN:触发器增强的两阶段动态图卷积网络的对话关系抽取研究
《小型微型计算机系统》2025年第1期90-96,共7页自彦丞 李卫疆 
国家自然科学基金项目(62066022)资助。
随着互联网中对话数据的不断增加,从中提取关系三元组对于自然语言处理的各个下游任务至关重要.为了改进对话关系抽取的性能,D.Yu等人在数据集中引入了“触发器”的概念,该概念为关系抽取提供了重要的线索.然而,目前对于触发器的应用还...
关键词：动态图注意力网络 对话关系抽取 触发器 
结合词典方法的图注意力网络实体抽取模型
《小型微型计算机系统》2024年第12期2891-2897,共7页覃文军 乔林 张长帅 曲睿婷 李东 王飞 杨壮观 
国网辽宁省电力有限公司科技项目(2022YF-90)资助。
常见的命名实体识别模型主要关注字词特征的抽取,对上下文语义信息的捕捉与挖掘不够充分,对中文字词边界模糊、语义歧义等问题效果较差;对此,提出了一种结合词典方法的图注意力网络实体抽取模型,能够有效减少错误信息在网络中的传播,增...
关键词：命名实体识别 特征抽取 词典 图注意力网络 交互图 
BRCNN与语义信息结合的跨领域方面词抽取
《小型微型计算机系统》2024年第12期2936-2943,共8页王登雄 李卫疆 
国家自然科学基金项目(62066022)资助。
方面词抽取是方面级情感分析的关键步骤.当训练数据和测试数据来自同一领域时,用于该任务的现有方法已经可以得到令人满意的结果.然而,当训练数据与测试数据分别来源于不同领域时,这些方法呈现出的效果就急剧下降.为了解决这一缺乏可扩...
关键词：方面词抽取 领域适应 卷积神经网络 语义相似性 
基于大语言模型的体检总检结论自动生成研究
《小型微型计算机系统》2024年第11期2569-2575,共7页郑路程 李旭涛 徐敏 
国家自然科学基金项目(62177034)资助.
本文研究了基于大语言模型自动生成体检总检结论的方法.与常规文本摘要生成任务不同,体检总检结论的生成特别关注体检异常检查结果,要求生成结论不仅准确,还需遵循医学领域的专业知识和标准.为此,本文基于经医疗知识问答数据微调的大型...
关键词：体检科室小结 体检总检结论 大语言模型 异常文本抽取 结论项重排 医疗问答 
EMSS:一种基于Span匹配的中文实体抽取方法
《小型微型计算机系统》2024年第9期2087-2093,共7页游新冬 刘陌村 韩君妹 吕学强 
国家自然科学基金项目(62171043)资助;北京市自然科学基金项目(4212020)资助;国家语委项目(ZDI145-10,YB145-3)资助;国防科技重点实验室基金项目(6412006200404)资助;北京市市教委科研计划资助项目(KM202111232001)资助;华能集团总部科技项目(HNKJ21-HF43)资助.
基于Span(跨度)的实体抽取模型目前在英文数据集上取得了优异的效果,且已被证明跨度实体抽取比传统的序列标注实体抽取的效果更好.本文提出了一种基于跨度与拼接的中文命名实体抽取模型(EMSS),EMSS使用端到端的span抽取模型,文本经过BER...
关键词：实体抽取 跨度 神经网络 
利用知识图谱的多跳可解释问答
《小型微型计算机系统》2024年第8期1869-1877,共9页叶蕾 张宇迪 杨旭华 
国家自然科学基金项目(62176236)资助.
基于知识图谱的多跳问答需要分析和理解自然语言问题并在知识图谱的实体和关系上经过多次推理获取答案,是自然语言处理的重要研究领域.现有的模型一般通过知识图谱与问题嵌入,利用神经网络推断答案;或使用一阶逻辑规则结合概率方法预测...
关键词：知识图谱 多跳问答 可解释性 特征抽取 注意力机制 
公文知识图谱构建与应用
《小型微型计算机系统》2024年第6期1281-1291,共11页李炜卓 周文博 卢冰洁 高辉 边宇阳 张浩魏 那崇宁 许文杰 
国家自然科学基金项目(62006125,52077107)资助;国家重点研发计划项目(2022YFB4501503)资助;江苏省双创博士项目(JSSCBS20210532)资助。
海量电子公文的高效管理一直是社会服务研究的热门话题.现有的研究工作主要聚焦在公文归档与要素抽取上,但并未提供开源的公文数据集,同时对于公文之间的关联性与时效性缺乏深入分析.文中的工作致力于从多个领域收集公文,构建一个高质...
关键词：知识图谱 要素抽取 公文归档 公文推荐 网络表示学习 
融合多特征图卷积神经网络的方面级情感分析
《小型微型计算机系统》2024年第5期1039-1045,共7页郭荣荣 高建瓴 徐瑞涓 
国家自然科学基金项目(62166006)资助。
方面情感三元组抽取是基于方面级情感分析的一项新兴任务.针对目前大多数情感分析模型存在三元组抽取任务中忽略了单词之间的关系、序列模型的向量长度设定过短造成输入文本信息丢失的问题.本文提出了一种融合BERT和多特征提取的图卷积...
关键词：情感分析 三元组抽取 多通道特征 图卷积神经网络 
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