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一种新的基于深度学习的重叠关系联合抽取模型
被引量:
5
1
作者
赵敏钧
赵亚伟
+1 位作者
赵雅捷
罗刚
《中国科学院大学学报(中英文)》
CSCD
北大核心
2022年第2期240-251,共12页
随着互联网技术的快速发展和移动设备的普及,我们每时每刻都被各种各样的信息包围着。如何从海量的数据中挖掘出具有价值的信息一直是国内外研究的热点。其中,关系抽取是信息抽取的一个重要子任务,目的是从文本中识别出实体之间的关系,...
随着互联网技术的快速发展和移动设备的普及,我们每时每刻都被各种各样的信息包围着。如何从海量的数据中挖掘出具有价值的信息一直是国内外研究的热点。其中,关系抽取是信息抽取的一个重要子任务,目的是从文本中识别出实体之间的关系,从而挖掘出文本中的结构化信息,即事实三元组。在文本中,实体重叠和关系重叠是非常普遍的现象,但是现有的联合抽取模型不能够有效地解决这类问题,因此提出一种新的联合抽取模型,将关系抽取任务看作由2个子任务实体识别和关系识别组成,并分别使用序列标注的方法和多分类方法进行识别。在联合抽取过程中,为充分挖掘文本语义信息,在模型的输入层添加词性(POS)和句法依存关系(Deprel)特征,同时为消除随着句子长度增加带来的长距离依赖问题,在模型中引入注意力机制。最后,论文在NYT数据集和WebNLG数据集上进行关系抽取实验,结果表明论文提出的模型能够有效地解决关系重叠的问题,并取得最佳抽取效果。
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关键词
关系抽取
实体重叠
联合抽取模型
深度学习
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职称材料
基于关联群演化相似度的社团追踪算法
被引量:
2
2
作者
徐兵
赵亚伟
徐杨远翔
《复杂系统与复杂性科学》
EI
CSCD
2019年第1期14-25,共12页
在复杂网络中,社团结构普遍存在,且随着时间的变化网络中的社团也在不断变化。为了追踪到社团的变化并把相邻时刻的社团关联起来形成关联群,在阐述相关定义的基础上,提出了利用综合加权的演化相似度来衡量相邻时刻的社团相似度,又提出...
在复杂网络中,社团结构普遍存在,且随着时间的变化网络中的社团也在不断变化。为了追踪到社团的变化并把相邻时刻的社团关联起来形成关联群,在阐述相关定义的基础上,提出了利用综合加权的演化相似度来衡量相邻时刻的社团相似度,又提出了一种利用“多部图”提取演化路径,生成演化序列的方法。最后在某银行业务数据上进行实验,实验结果表明该算法比利用单一指标追踪到社团的准确率更高。
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关键词
社团结构
关联群
多部图
演化序列
社团追踪
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职称材料
题名
一种新的基于深度学习的重叠关系联合抽取模型
被引量:
5
1
作者
赵敏钧
赵亚伟
赵雅捷
罗刚
机构
中国科学院大学工程科学学院
北京知因智慧科技有限公司ai实验室
出处
《中国科学院大学学报(中英文)》
CSCD
北大核心
2022年第2期240-251,共12页
基金
the National Natural Science Foundation of China(61872331)
University of Chinese Academy of Sciences。
文摘
随着互联网技术的快速发展和移动设备的普及,我们每时每刻都被各种各样的信息包围着。如何从海量的数据中挖掘出具有价值的信息一直是国内外研究的热点。其中,关系抽取是信息抽取的一个重要子任务,目的是从文本中识别出实体之间的关系,从而挖掘出文本中的结构化信息,即事实三元组。在文本中,实体重叠和关系重叠是非常普遍的现象,但是现有的联合抽取模型不能够有效地解决这类问题,因此提出一种新的联合抽取模型,将关系抽取任务看作由2个子任务实体识别和关系识别组成,并分别使用序列标注的方法和多分类方法进行识别。在联合抽取过程中,为充分挖掘文本语义信息,在模型的输入层添加词性(POS)和句法依存关系(Deprel)特征,同时为消除随着句子长度增加带来的长距离依赖问题,在模型中引入注意力机制。最后,论文在NYT数据集和WebNLG数据集上进行关系抽取实验,结果表明论文提出的模型能够有效地解决关系重叠的问题,并取得最佳抽取效果。
关键词
关系抽取
实体重叠
联合抽取模型
深度学习
Keywords
relation extraction
entity overlapped
joint extraction model
deep learning
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于关联群演化相似度的社团追踪算法
被引量:
2
2
作者
徐兵
赵亚伟
徐杨远翔
机构
中国科学院大学大数据分析技术
实验室
北京
知
因智慧
数据
科技
有限公司
ai
实验室
出处
《复杂系统与复杂性科学》
EI
CSCD
2019年第1期14-25,共12页
基金
国家自然科学基金(61872331)
文摘
在复杂网络中,社团结构普遍存在,且随着时间的变化网络中的社团也在不断变化。为了追踪到社团的变化并把相邻时刻的社团关联起来形成关联群,在阐述相关定义的基础上,提出了利用综合加权的演化相似度来衡量相邻时刻的社团相似度,又提出了一种利用“多部图”提取演化路径,生成演化序列的方法。最后在某银行业务数据上进行实验,实验结果表明该算法比利用单一指标追踪到社团的准确率更高。
关键词
社团结构
关联群
多部图
演化序列
社团追踪
Keywords
community structure
association group
multipartite graph
evolution sequence
community tracking
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种新的基于深度学习的重叠关系联合抽取模型
赵敏钧
赵亚伟
赵雅捷
罗刚
《中国科学院大学学报(中英文)》
CSCD
北大核心
2022
5
下载PDF
职称材料
2
基于关联群演化相似度的社团追踪算法
徐兵
赵亚伟
徐杨远翔
《复杂系统与复杂性科学》
EI
CSCD
2019
2
下载PDF
职称材料
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统计分析
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