抽取

作品数：8767被引量：23464H指数：55
导出分析报告
相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>
相关作者：杨静宇余正涛朱巧明程学旗周国栋更多>>
相关机构：北京邮电大学中国科学院哈尔滨工业大学清华大学更多>>
相关期刊：更多>>
相关基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家社会科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

结果分析中...
选择条件：
  • 作者=林鸿飞x
共 条 记 录，以下是1-10
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
一种注意力引导知识增强的事件因果关系识别方法
《中文信息学报》2025年第1期89-100,共12页徐博 孙晋辰 林鸿飞 宗林林 
辽宁省社会科学规划基金(L22CTQ002)。
事件因果关系识别是自然语言处理领域的重要任务,由于因果关系表达方式多样且以隐式表达为主,现有方法难以准确识别。该文将外部结构化知识融入事件因果关系识别任务,提出一种注意力引导知识增强的事件因果关系识别方法。首先,通过BERT...
关键词：事件抽取 因果识别 知识图谱 注意力机制 自然语言处理 
基于多任务学习的多罪名案件信息联合抽取被引量：2
《计算机工程与应用》2023年第2期178-184,共7页王卓越 陈彦光 邢铁军 孙媛媛 杨亮 林鸿飞 
国家重点研发计划项目(2018YFC0830603)。
面向法律文本的实体关系联合抽取技术对于案情关键信息的智能提取至关重要,是智慧司法领域应用中的重要环节。目前的联合抽取方法虽然已经在特定罪名案件的数据集上取得了较好的效果,但是由于模型在训练时只关注了特定罪名类型文本数据...
关键词：实体关系联合抽取 多任务学习 智慧司法 
基于交互自注意力的文档级化学物质诱导疾病关系抽取被引量：1
《中文信息学报》2022年第7期98-105,共8页李正光 林鸿飞 申晨 徐博 郑巍 
国家自然科学基金(62006034,62076046)。
从生物医学文献中提取化学物质诱导疾病关系对疾病治疗和药物开发具有重要意义,然而现有化学物质诱导疾病关系抽取方法忽略了整篇文档里不同句子的实体语义信息,因此不足以捕获完整的文档级语义信息,导致抽取效果不佳。该文揭示一种结...
关键词：生物医学文档 关系抽取 交互自注意力 语义信息 
基于关键词抽取算法的隐喻研究趋势分析被引量：2
《数据分析与知识发现》2022年第4期130-138,共9页张冬瑜 顾丰 崔紫娟 胡绍翔 张伟 林鸿飞 
辽宁省社会科学规划基金项目(项目编号:L20BYY023)的研究成果之一。
【目的】针对中国近40年隐喻研究的发展和演变规律进行梳理和定量分析,旨在为相关语言学家和计算语言学家提供参考,缩小中国隐喻研究与国外先进水平的差距。【方法】采用关键词抽取算法将隐喻文献映射为关键词集合,结合科学计量学原理...
关键词：隐喻 热点预测 回归模型 历时分析 共时分析 
基于刑事Electra的编-解码关系抽取模型被引量：1
《计算机应用》2022年第1期87-93,共7页王小鹏 孙媛媛 林鸿飞 
国家重点研发计划项目(2018YFC0830603)。
针对司法领域关系抽取任务中模型对句子上下文理解不充分、重叠关系识别能力弱的问题,提出了一种基于刑事Electra(CriElectra)的编-解码关系抽取模型。首先,参考中文Electra的训练方法,在1000000份刑事数据集上训练得到了CriElectra;然...
关键词：司法领域 关系抽取 预训练语言模型 双向长短期记忆网络 胶囊网络 
基于BERT-SUMOPN模型的抽取-生成式文本自动摘要被引量：12
《山东大学学报（理学版）》2021年第7期82-90,共9页谭金源 刁宇峰 杨亮 祁瑞华 林鸿飞 
国家重点研发计划资助项目(2019YFC1200302);国家自然科学基金重点资助项目(61632011)。
可读性、准确性较差,生成式摘要存在连贯性、逻辑性的不足,此外2种摘要方法的传统模型对文本的向量表示往往不够充分、准确。针对以上问题,该文提出了一种基于BERT-SUMOPN模型的抽取-生成式摘要方法。模型通过BERT预训练语言模型获取文...
关键词：BERT预训练语言模型 结构化模型 指针生成网络 EAC损失函数 
基于深度学习的中文生物医学实体关系抽取系统被引量：18
《中文信息学报》2021年第5期70-76,共7页丁泽源 杨志豪 罗凌 王磊 张音 林鸿飞 王健 
国家重点研发计划项目(2016YFC0901902)。
在生物医学文本挖掘领域,生物医学的命名实体和关系抽取具有重要意义。然而目前中文生物医学实体关系标注语料十分稀缺,这给中文生物医学领域的信息抽取任务带来许多挑战。该文基于深度学习技术搭建了中文生物医学实体关系抽取系统。首...
关键词：命名实体识别 关系抽取 条件随机场 双向长短期记忆网络 
基于多任务学习的生物医学实体关系抽取被引量：6
《中文信息学报》2019年第8期84-92,共9页李青青 杨志豪 罗凌 林鸿飞 王健 
国家十三五重点研发计划(2016YFC0901900);国家自然科学基金(61272373,61340020,61572102)
生物医学实体关系抽取是生物医学文本挖掘领域的一项重要任务,它可以自动从生物医学文本中挖掘实体间的相互关系。目前,生物医学实体关系抽取方法一般只针对某一特定任务(如药物关系,蛋白质交互关系抽取等)训练单任务模型进行抽取,忽略...
关键词：神经网络 多任务学习 关系抽取 
基于神经网络的药物实体与关系联合抽取被引量：30
《计算机研究与发展》2019年第7期1432-1440,共9页曹明宇 杨志豪 罗凌 林鸿飞 王健 
国家重点研发计划项目(2016YFC0901902);国家自然科学基金项目(61272373,61340020,61572102);教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-13-0084)~~
药物实体及关系抽取研究对于生物医学研究具有重要的促进作用,也是进一步构建生物医学知识库的基础.现存方法主要采用流水线方式,即先对文本进行实体识别后再对实体对进行关系分类.流水线方法主要存在任务错误传播、未能考虑2个子任务...
关键词：联合抽取 标注模式 药物药物交互 关系抽取 实体识别 
基于多示例学习的化学物致病关系抽取
《山西大学学报（自然科学版）》2019年第1期59-68,共10页冯靖焜 杨志豪 罗凌 林鸿飞 王健 
十三五国家重点研发计划(2016YFC0901902);国家自然科学基金(61272373;61340020;61572102)
化学物(药物)致病关系在生物医学领域广受关注。文章提出一种从生物医学文献中抽取化学物致病关系的方法 MICNN,首先基于多示例学习的思想,将化学物疾病实体对与多个示例对齐,然后训练一个文档级别的卷积神经网络,使用多示例同时抽取位...
关键词：神经网络 多示例学习 关系抽取 化学物致病关系 
全选清除导出
共4页<1234>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部