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一种改进的基于翻译的知识图谱表示方法

计算机研究与发展 2018年第1期55卷 139-150页

作者：方阳赵翔谭真杨世宇肖卫东国防科技大学信息系统与管理学院长沙410073 地球空间信息技术协同创新中心(武汉大学) 武汉430079 新南威尔士大学计算机科学与工程学院

知识图谱在人工智能上有很大的研究价值,并被广泛应用于语义搜索和自动问答等领域.知识图谱表示将包含了实体和关系的大规模知识图谱映射到一个连续的向量空间.为此,有一系列知识表示模型提出,其中基于翻译模型的经典方法 TransE不仅模... 详细信息

知识图谱在人工智能上有很大的研究价值,并被广泛应用于语义搜索和自动问答等领域.知识图谱表示将包含了实体和关系的大规模知识图谱映射到一个连续的向量空间.为此,有一系列知识表示模型提出,其中基于翻译模型的经典方法 TransE不仅模型复杂度低、计算效率高,而且同样具有良好的知识表达能力.但是,TransE亦存在2个缺陷:1)它使用了不够灵活的欧氏距离作为度量,对每一个特征维同等对待,模型的准确性可能受到无关维度的干扰;2)它在处理自反、一对多、多对一和多对多等复杂关系时存在局限性.目前,还没有一种方法能同时解决上述2个缺陷,因此提出一种改进的基于翻译的知识图谱表示方法 TransAH.对于第1个缺陷,TransAH采用了一种自适应的度量方法,加入了对角权重矩阵将得分函数中的度量由欧氏距离转换为加权欧氏距离,并实现了为每一个特征维区别地赋予权重.针对第2个缺陷,受TransH方法的启发,TransAH引入面向特定关系的超平面模型,将头实体和尾实体映射至给定关系的超平面加以区分.最后,在公开真实的知识图谱数据集上分析和验证了所提方法的有效性.利用链路预测和三元组分类这2项任务开展了全面横向评测实验,相较于现有的模型和方法,TransAH在各项指标上均取得了很大的进步,体现了其优越性.

关键词：知识图谱知识表示表示学习链路预测三元组分类

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融合对抗训练的端到端知识三元组联合抽取

计算机研究与发展 2019年第12期56卷 2536-2548页

作者：黄培馨赵翔方阳朱慧明肖卫东国防科技大学信息系统工程重点实验室长沙410073 地球空间信息技术协同创新中心(武汉大学) 武汉430079 长沙商贸旅游职业技术学院经济贸易学院长沙410073

知识图谱作为一种有效表示现实世界的系统受到学术界和工业界广泛关注,并由于其精准表示知识的能力被广泛应用于信息服务、智慧搜索、自动问答等上层应用.知识图谱的核心为三元组形式的实体和关系.现有知识图谱远不足以描述现实世界,因... 详细信息

知识图谱作为一种有效表示现实世界的系统受到学术界和工业界广泛关注,并由于其精准表示知识的能力被广泛应用于信息服务、智慧搜索、自动问答等上层应用.知识图谱的核心为三元组形式的实体和关系.现有知识图谱远不足以描述现实世界,因此,如何通过实体关系抽取方法来补全或者构建新的知识图谱显得至关重要.传统流水线式的实体关系抽取方法会导致误差传递,而已有的联合抽取没有充分考虑命名实体识别与关系抽取之间的联系,从而降低抽取效果.针对上述问题,对知识三元组抽取方法进行了深入研究,提出了一种融合对抗训练的端到端知识三元组联合抽取方法.首先,采用了一种实体关系联合标注策略,通过端到端的神经网络抽取文本语义特征,并对文本进行自动标注;其次,模型在神经网络中加入自注意力机制增强对文本信息的编码能力,并通过引入带偏置项的目标函数提高对相关联实体的辨识能力;最后,模型融合了对抗训练以提高鲁棒性,改进抽取效果.在实验部分,采用4种分析方法和3种评价指标对模型性能进行评价分析,实验结果证明了模型在知识抽取上的性能明显优于现有方法.

关键词：知识图谱知识三元组抽取对抗训练端到端网络标注策略

TP-AS:一种面向长文本的两阶段自动摘要方法

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中文信息学报 2018年第6期32卷 71-79页

作者：王帅赵翔李博葛斌汤大权国防科学技术大学信息系统工程重点实验室湖南长沙410073 地球空间信息技术协同创新中心湖北武汉430079

随着互联网上信息的爆炸式增长,如何有效提高知识获取效率变得尤为重要。文本自动摘要技术通过对信息的压缩和精炼,为知识的快速获取提供了很好的辅助手段。现有的文本自动摘要方法在处理长文本的过程中,存在准确率低的问题,无法达到令... 详细信息

随着互联网上信息的爆炸式增长,如何有效提高知识获取效率变得尤为重要。文本自动摘要技术通过对信息的压缩和精炼,为知识的快速获取提供了很好的辅助手段。现有的文本自动摘要方法在处理长文本的过程中,存在准确率低的问题,无法达到令用户满意的性能效果。为此,该文提出一种新的两阶段的长文本自动摘要方法TP-AS,首先利用基于图模型的混合文本相似度计算方法进行关键句抽取,然后结合指针机制和注意力机制构建一种基于循环神经网络的编码器—解码器模型进行摘要生成。通过基于真实大规模金融领域长文本数据上的实验,验证了TP-AS方法的有效性,其自动摘要的准确性在ROUGE-1的指标下分别达到了36.6%(词)和33.9%(字符),明显优于现有其他方法。

关键词：自动文本摘要自然语言处理抽取和生成循环神经网络

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改进的卷积神经网络关系分类方法研究

计算机科学与探索 2018年第5期12卷 697-707页

作者：李博赵翔王帅葛斌肖卫东国防科学技术大学信息系统与管理学院长沙410072 地球空间信息技术协同创新中心武汉430079

关系分类是通过信息抽取实现文本数据结构化的重要一环。基于卷积神经网络(convolution neural network,CNN)的关系分类方法,在本身仅包含一个卷积层、池化层和softmax层的情况下,就能取得和其他复杂结构网络相当的效果。但在处理大间... 详细信息

关系分类是通过信息抽取实现文本数据结构化的重要一环。基于卷积神经网络(convolution neural network,CNN)的关系分类方法,在本身仅包含一个卷积层、池化层和softmax层的情况下,就能取得和其他复杂结构网络相当的效果。但在处理大间距实体的样本时,CNN难以提取有效特征甚至提取出从句中的错误特征,导致分类精度下降。此外,现有方法在输入同一样本的正向实例和反向实例时,会出现结果不一致的情况。针对这两个问题,提出了一种利用最短依赖路径的CNN句子编码器,对句子中与实体联系密切的词语进行选择性注意,增强了CNN抽取特征的有效性;定义了正向实例和反向实例,并设计了一种结合正向实例和反向实例的关系分类框架。实验证明,这种改进的关系分类框架和方法即使没有添加额外特征也取得了领域最优的效果。

关键词：关系分类选择性注意力卷积神经网络

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面向领域的命名实体消歧方法改进研究

计算机工程与应用 2018年第17期54卷 126-134页

作者：曾维新赵翔冯滔唐九阳国防科学技术大学系统工程学院长沙410073 地球空间信息技术协同创新中心武汉430079

命名实体消歧是将自然语言文本中具有歧义的实体指称正确地映射到知识库中相应实体上的过程。现有命名实体消歧技术大多采用集体消歧,以利用更多的语义信息达到更高的精度,但存在效率偏低的问题。为此,提出一种基于领域的命名实体消歧方... 详细信息

命名实体消歧是将自然语言文本中具有歧义的实体指称正确地映射到知识库中相应实体上的过程。现有命名实体消歧技术大多采用集体消歧,以利用更多的语义信息达到更高的精度,但存在效率偏低的问题。为此,提出一种基于领域的命名实体消歧方法,通过引入领域的概念来丰富特征集合,并利用特征集构建实体指称-候选实体的依赖图以实现集体消歧。在构建依赖图的过程中,在现有构造方法的基础上,利用实体指称间的关系在实体指称侧建立联系,进而完善整个依赖图的结构并间接地优化算法处理顺序。在真实评测数据集上的实验结果表明,这种方法比其他同类的方法具有更高的效率和准确度。

关键词：命名实体消歧领域依赖图近似算法

面向信道跳转认知无线电网络的CSMA/CA MAC协议

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计算机工程 2016年第1期42卷 95-102页

作者：鲁鹏刘权吕绍和王晓东武警乌鲁木齐指挥学院教研部乌鲁木齐830049 国防科学技术大学并行与分布处理国家重点实验室长沙410073

现有基于信道跳转序列（CHS）的盲信道交汇策略研究多针对认知无线电网络媒体访问控制（MAC）协议的接入协商问题,较少关注接入控制方面。为此,分析载波侦听多路访问/冲突避免（CSMA/CA）MAC协议面临的假冲突问题,提出一种概率性加倍竞... 详细信息

现有基于信道跳转序列（CHS）的盲信道交汇策略研究多针对认知无线电网络媒体访问控制（MAC）协议的接入协商问题,较少关注接入控制方面。为此,分析载波侦听多路访问/冲突避免（CSMA/CA）MAC协议面临的假冲突问题,提出一种概率性加倍竞争窗口调节机制p-DOUBLE。根据假冲突不会在收发双方实现信道交汇的跳转时槽内出现的特点,利用现有基于CHS的盲信道交汇策略在每个跳转时槽内实现信道交汇的概率加倍竞争窗口大小,以降低假冲突对延长回退倒数过程的影响,提高收发双方在实现信道交汇时抓住传输机会的概率。实验结果表明,与传统确定性加倍竞争窗口调节机制1-DOUBLE相比,p-DOUBLE能将报文投递延迟降低14%~20%,网络吞吐量提高17.1%~29.3%。

关键词：认知无线电网络盲信道交汇信道跳转序列假冲突报文投递延迟网络吞吐量

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动态图模式匹配技术综述

软件学报 2018年第3期29卷 663-688页

作者：许嘉张千桢赵翔吕品李陶深广西大学计算机与电子信息学院广西南宁530004 广西高校并行分布式计算技术重点实验室(广西大学) 广西南宁530004 广西高校多媒体通信与信息处理重点实验室(广西大学) 广西南宁530004 国防科技大学系统工程学院湖南长沙410073

随着大数据时代的到来,多源异构数据的快速增长已经成为开放性问题,数据之间的内在关联通常可以用图数据的形式来表现.然而在实际应用中,例如网络安全分析和社交网络舆情分析,描述实体对象之间关系的图数据的结构和内容往往不是固定不变... 详细信息

随着大数据时代的到来,多源异构数据的快速增长已经成为开放性问题,数据之间的内在关联通常可以用图数据的形式来表现.然而在实际应用中,例如网络安全分析和社交网络舆情分析,描述实体对象之间关系的图数据的结构和内容往往不是固定不变的,图数据的结构以及节点和边的属性会随着时间的推移发生更新变化.因此,如何在动态更新的图数据中进行高效的查询、匹配,是目前研究的热点问题.从关键技术、代表性算法和性能评价方面概述动态图模式匹配技术的研究进展.最后,对动态图模式匹配技术的典型应用、面临的挑战问题和未来发展趋势进行了总结和展望.

关键词：动态图图模式匹配子图同构匹配算法图搜索

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基于结构分解的动态图增量匹配算法

计算机科学与探索 2018年第8期12卷 1214-1224页

作者：许嘉张千桢赵翔吕品李陶深广西大学计算机与电子信息学院南宁530004 广西高校并行分布计算技术重点实验室南宁530004 广西多媒体通信与网络技术重点实验室南宁530004 国防科技大学信息系统与管理学院长沙410073

在大数据时代,图数据的规模急剧增长,增量图模式匹配技术能够在数据图发生变化时避免重新对整个数据图进行匹配,进而减少匹配时间,提高整体执行效率,因此成为研究热点。然而,现有的增量匹配算法处理规模较大的模式图时效率会降低。针对... 详细信息

在大数据时代,图数据的规模急剧增长,增量图模式匹配技术能够在数据图发生变化时避免重新对整个数据图进行匹配,进而减少匹配时间,提高整体执行效率,因此成为研究热点。然而,现有的增量匹配算法处理规模较大的模式图时效率会降低。针对该问题,提出了一种基于结构分解的增量图模式匹配算法Inc_CFLS。在匹配过程中,为中间匹配结果构建高效索引,用于后续的模式匹配计算。基于构建的索引信息对数据图增加边事件进行分类,进而为每类增加边事件设计查询剪枝优化策略,从而有效提高匹配效率。在真实数据集上进行实验,结果表明Inc_CFLS算法比目前最好的增量匹配算法在执行效率上平均提升了1~2倍,能更有效支持大规模动态图上的模式匹配。

关键词：动态图图模式匹配增量算法结构分解大图数据