6个研究背景和意义示例,教你写计算机关系三元组论文

今天分享的是关于关系三元组的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到关系三元组等主题,本文能够帮助到你

面向复杂语义环境下重叠关系的知识抽取系统设计与实现

这是一篇关于自然语言处理,知识图谱,信息抽取,关系三元组的论文, 主要内容为知识抽取是构建知识图谱的关键步骤,其研究难点在于理解无结构化的自然语言文本,从中抽取出结构化的关系三元组知识。然而,现有知识抽取方法难以解决复杂语义环境下的关系重叠问题,导致在实际应用中有许多不足之处。为了解决上述问题,本文以一种全新视角来重新审视经典的关系三元组抽取任务。通过对关系三元组的数据似然进行原理性推导,首次提出将关系建模为从主语实体映射到宾语实体的函数,并基于预训练语言模型BERT实现了一个不受关系重叠问题干扰的级联知识抽取框架Cas Rel,为知识图谱研究社区提供了一种高效的知识抽取范式。我们在6个基准数据集上使用多种评价标准验证了所提出方法的有效性与广泛适用性。实验结果显示,我们的方法在多个场景下均大幅改善了关系三元组抽取的性能,尤其在现有方法难以解决的关系重叠问题上取得了令人惊讶的突破性进展,在NYT和Web NLG数据集上分别将当前的最佳水平F1值从72.1%提高到了89.6%、从61.6%提高到了91.8%,能够有效保证在复杂语境下实现高精度知识抽取。本工作中所实现的知识抽取系统已开源,可在https://github.com/weizhepei/Cas Rel公开获取代码。

基于实体对标注的关系三元组提取方法研究

这是一篇关于关系提取,二维实体对标注,关系过滤器,知识图谱,关系三元组的论文, 主要内容为知识图谱自提出以来就受到了众多学者的关注,经过多年的研究和发展,现在它已经成为人工智能研究和智能信息技术的基础和核心。作为一种知识表示形式,知识图谱正在医疗、金融和教育等领域发挥着越来越重要的作用,它正在推动着人类社会从数据智能化向知识智能化发展。作为知识图谱应用的前提,知识图谱构建是一项具有挑战性的工作。目前构建知识图谱大多需要人工干预,这会耗费大量的人力和时间,所以许多研究者开始致力于知识图谱的自动构建。自然语言是最常见的知识表示形式,如何从自然语言中提取出关系三元组是实现知识图谱自动构建的关键。关系三元组提取是信息提取的核心子任务,它旨在从自然语言文本中联合提取出主实体和客实体以及它们之间的关系。关系三元组提取是一项重要且具有挑战性的自然语言处理任务。随着自然语言处理技术的发展,关系三元组提取的性能也得到很大的提升。目前主流的关系三元组提取方法是基于序列标注的,相比之前的研究,这类方法取得了很大的进步,同时也面临着一些问题,主要是错误传播问题和各种实体重叠问题。为了解决上述问题,本文探索基于实体对标注的关系三元组提取方法,主要工作包括以下两个方面:(1)本文提出了基于二维标注的实体对识别方法(2DEPT),能够有效解决错误传播问题和各种实体重叠问题。这种方法为每一种关系维持一个矩阵,并在每一个矩阵中通过Biaffine注意力机制实现相应关系下的单词对分类,解码所有关系对应的矩阵即可获得输入文本中包含的关系三元组。为了验证2DEPT的性能,我们在两个开放的数据集NYT和Web NLG上进行实验,实验的结果显示2DEPT模型在所有的F1值上都达到了最优的结果,总体上获得了比对比模型更好的性能。另外,复杂情况下的实验结果也证明了2DEPT模型确实能够有效地处理错误传播问题和各种实体重叠情况,表现出了良好的稳定性。(2)2DEPT是一种面向所有关系进行实体对识别的方法,这种方法可能存在冗余关系问题。为了解决冗余关系问题,本文对2DEPT进行改进,提出了基于关系过滤和实体对标注的关系三元组提取方法(RF2DTagging),这种方法能够提高关系三元组提取的效率,避免计算资源的浪费。RF2DTagging首先使用关系过滤器过滤出置信关系,然后根据置信关系识别出相应的实体对。与2DEPT的对比实验结果表明RF2DTagging虽然在性能上有所下降,但是在效率上却获得了很大的提升,这对于延迟敏感的业务具有重要的参考价值。除此之外,我们还在三个开放的中文数据集CCKS2019-Task3,CMe IE和Du IE2.0上进行实验,实验结果显示对于三个数据集上的所有评估标准RF2DTagging几乎都获得了最优的表现,证明了RF2DTagging对于跨语言关系三元组提取任务的有效性。

基于深度学习的实体和关系联合抽取模型的研究

这是一篇关于命名实体识别,关系抽取,联合模型,关系三元组的论文, 主要内容为科技的飞速进步,使得互联网文本信息呈现指数化增长的趋势。从浩如烟海的文本信息中准确抽取实体和关系,对于构建知识图谱、实现智能对话等前沿技术有着重要的意义和价值。实体识别和关系抽取任务过去常采用的是流水线方法,不考虑两个子任务的关联性,而将它们独立看待。即先从文本中抽取出可能的实体并进行类别预测,然后对得到的结果集中的实体两两进行关系的分类。流水线方法存在诸多问题,例如级联误差、子任务相关性不足、信息冗余、语义信息获取不足等。针对上述问题,本文围绕实体和关系抽取联合任务,对命名实体识别、关系抽取以及联合模型领域的研究现状进行了充分的调研,分析了当前相关研究中的缺陷,重点针对文本语义增强方法和分解的方法,研究了两种联合抽取模型,并实现了两个模型的应用。以下是本文的主要工作内容:(1)针对流水线方法对命名实体识别和关系抽取两个任务的相关性关注度不足以及上下文语义信息获取不充分等问题,研究了一种基于上下文语义增强的联合实体与关系抽取模型。通过共用BERT编码器实现参数共享,并采用对比学习的方法获取句子级文本和实体间文本的语义特征,将其融入到实体和关系的特征表示中,同时动态调整两个任务的损失以使联合模型的整体性能最优化。模型在Co NLL04、ADE和ACE05数据集上实体识别和关系抽取均取得了较好的性能,证明了模型的有效性。(2)针对实体冗余以及重叠关系识别欠缺等问题,研究了一种基于分解策略的实体关系联合抽取模型。将原任务拆分为两个子任务,一个是头实体识别,另一个是相应的尾实体及其关系的联合识别。对于特定的头实体,其特征信息对尾实体的识别具有正向增益,因此采用层次化的方法,在进行尾实体和关系抽取子任务中融入头实体信息,同时采用指针机制来加强边界的感知以及类别信息的抽取。模型在数据集NYT和Web NLG上取得了较好的成绩,证明了模型的有效性。(3)设计构建了实体和关系抽取的原型系统,将本文所研究的两种模型相结合,对文献摘要进行知识获取。实现了从非结构化的文献摘要中抽取实体关系三元组,并对结果进行了分析展示。

基于双向交互信息的关系三元组抽取技术研究

这是一篇关于关系三元组,实体关系抽取,双向交互信息,语义信息,改进策略的论文, 主要内容为关系三元组的抽取,也称为实体和关系联合抽取,是一种重要的自然语言处理任务,在知识图谱的构建等方面具有重要的应用。关系三元组抽取的提出是为了从海量文本数据中提取出实体对和实体对对应的关系。然而实体和关系联合抽取任务是十分复杂的,因为关系三元组的类型是不确定的,重叠关系三元组在语料中是广泛存在的,重叠关系三元组组成复杂,因此重叠关系三元组的抽取工作一直是关系三元组抽取任务的难点。关系三元组的抽取任务可以分为两个子任务,即命名实体识别和关系分类。传统的方法,比如pipeline方法,先进行命名实体识别,再根据实体识别的结果进行关系分类,因此如果命名实体识别错误必将会导致关系分类的错误,这样就会导致错误传播问题。近些年来,为了解决错误传播问题,大多数工作都是联合抽取模型,即实体和关系同时编码和解码。但是命名实体识别和关系分类这两个子任务是相互促进和相互帮助的,因此两个子任务之间的交互对于关系三元组抽取任务是十分必要的。而当前大部分工作没有考虑两个子任务之间的交互信息,或者只考虑了两者之间单方向的交互信息,也就是说两个子任务之间的交互没有被充分建模。实体对之间的短语的语义通常是可以反应实体对之间的关系的,而当前很多工作也都忽略了这一点。针对以上两个问题,本文提出了一种包含双向交互信息和实体对之间语义特征的端到端的实体关系联合抽取模型。在模型的句子编码模块,通过引入双向循环神经网络(Bi-LSTM)、句法解析树和图卷积网络(Graph Convolutional Network,GCN)来捕捉实体对之间的语义特征。通过引入交互层,双向地考虑命名实体识别和关系分类两个子任务之间的交互性。最后在模型的解码层,得到当前句子中包含重叠关系三元组在内的所有的关系三元组。为了进一步提升模型对于关系三元组的抽取能力,本文还提出了两种模型的改进策略。一种改进策略是从模型的结构上进行改进,另一种改进策略是从多任务学习的角度进行模型的改进。本文在两个实体关系联合抽取领域的公开数据集上进行了相关的实验,实验结果表明本文所提出的方法对比现有主流模型均取得了较优的抽取效果,同时也验证了两个改进策略的有效性。