双向循环进化的实体链接及知识推理框架

作     者：封皓君 段立 张碧莹 刘海潮 FENG Haojun;DUAN Li;ZHANG Biying;LIU Haichao

作者机构：海军工程大学电子工程学院湖北武汉430033 中国人民解放军91202部队辽宁葫芦岛125004 

出 版 物：《系统工程与电子技术》 (Systems Engineering and Electronics)

年 卷 期：2022年第44卷第9期

页      面：2878-2885页

核心收录：

学科分类：0401[教育学-教育学] 08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：自然语言处理 实体链接 知识推理 双向控制 模块化设计 

摘      要：为体系化、智能化提升自然语言处理中实体链接任务的准确率,同时解决图谱噪声混杂、关系稀疏等问题,基于第三代人工智能知识&数据双轮驱动思想提出一种双向循环进化的实体链接与知识推理框架。基于知识图谱下的实体链接技术设计正向进化模块,基于知识推理与元学习等技术设计反向进化模块,多次循环双向控制过程实现两任务在弱监督下自我迭代和智能升级。实验表明,在模块化设计加持下,该框架可从特定领域文本习得特定领域知识,并实现快速增量更新,有效提升实体链接、知识推理效率;同时兼具开放性,为各业务领域小样本下文本分析能力的迭代升级提供新方法。