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融合依存句法和实体信息的临床时间关系抽取

计算机技术与发展 2024年第1期34卷 128-135页

作者：黄汉琴顾进广符海东武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 国家新闻出版署富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室北京100038 武汉科技大学大数据科学与工程研究院湖北武汉430065

在临床文本中,时间关系对于研究患者的病情和治疗方案至关重要。而目前的时间关系抽取基于简单时间比较,仅判断4种时间关系。考虑中文临床文本中还存在大量的复杂时间和关系,现有时间关系抽取任务不能全部表达临床事件的时间关系,参考CT... 详细信息

在临床文本中,时间关系对于研究患者的病情和治疗方案至关重要。而目前的时间关系抽取基于简单时间比较,仅判断4种时间关系。考虑中文临床文本中还存在大量的复杂时间和关系,现有时间关系抽取任务不能全部表达临床事件的时间关系,参考CTO时间本体将抽取任务扩展为复杂时间关系抽取。同时针对中文临床文本语义的复杂性,提出了融合依存句法和实体信息的模型学习中文句子的整体信息和实体信息。该模型针对句内时间关系和句间时间关系设计依存特征矩阵引导BERT的编码器聚合全局信息和局部信息,然后导出句子表征向量,在此基础上使用内积和哈达玛积提取丰富的实体信息,最终将句子信息和实体信息导入分类器判断时间关系。与基线模型和其他深度学习模型相比,证明了该模型的有效性。

关键词：时间关系抽取自注意力机制依存句法局部信息实体信息

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基于依存句法的可解释图像描述生成

计算机研究与发展 2023年第9期60卷 2115-2126页

作者：刘茂福毕健旗周冰颖胡慧君武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065

已有图像描述生成模型虽可以检测与表示图像目标实体及其视觉关系,但没有从文本句法关系角度关注模型的可解释性.因而,提出基于依存句法三元组的可解释图像描述生成模型(interpretable image caption generation based on dependency sy... 详细信息

已有图像描述生成模型虽可以检测与表示图像目标实体及其视觉关系,但没有从文本句法关系角度关注模型的可解释性.因而,提出基于依存句法三元组的可解释图像描述生成模型(interpretable image caption generation based on dependency syntax triplets modeling,IDSTM),以多任务学习的方式生成依存句法三元组序列和图像描述.IDSTM模型首先通过依存句法编码器从输入图像获得潜在的依存句法特征,并与依存句法三元组及文本词嵌入向量合并输入单层长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM),生成依存句法三元组序列作为先验知识;接着,将依存句法特征输入到图像描述编码器中,提取视觉实体词特征;最后,采用硬限制和软限制2种机制,将依存句法和关系特征融合到双层LSTM,从而生成图像描述.通过依存句法三元组序列生成任务,IDSTM在未显著降低生成的图像描述精确度的前提下,提高了其可解释性.还提出了评测依存句法三元组序列生成质量的评价指标B1-DS(BLEU-1-DS),B4-DS(BLEU-4-DS),M-DS(METEOR-DS),并在MSCOCO数据集上的实验验证了IDSTM的有效性和可解释性.

关键词：图像描述生成依存句法可解释性多任务学习

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融合依存句法先验知识的方面级情感分析研究

计算机工程与应用 2023年第12期59卷 122-131页

作者：方义秋彭杨葛君伟重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 重庆邮电大学软件工程学院重庆400065

针对方面级情感分析中依存句法信息利用不足,以及上下文信息与依存句法信息学习分离的问题,提出融合先验知识与预训练模型的方面级情感分析研究方法。该方法将依存句法信息作为先验知识与句子一起输入到预训练模型,通过预训练模型在对... 详细信息

针对方面级情感分析中依存句法信息利用不足,以及上下文信息与依存句法信息学习分离的问题,提出融合先验知识与预训练模型的方面级情感分析研究方法。该方法将依存句法信息作为先验知识与句子一起输入到预训练模型,通过预训练模型在对句子进行上下文信息学习的同时,学习依存句法建模的方面词与情感词之间的远距离信息。进一步利用依存距离表示将预训练词向量进行动态权重匹配从而充分利用句法信息。通过自注意力机制学习词性信息以及依存关系标签信息,通过两种辅助信息增强句子表示。拼接三种信息作为情感分类器的输入。在四种基准数据集上与其他方面级情感分析方法相比,准确率和F1值都有所提高,验证了该方法提出的先验知识融合与动态权重匹配的有效性,在方面级情感分析任务上有较大的应用价值。

关键词：依存句法先验知识预训练模型动态权重匹配自注意力机制

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融入依存句法信息的事件时序关系识别

计算机工程与应用 2023年第7期59卷 110-117页

作者：李良毅张亚飞郭军军高盛祥余正涛昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室昆明650500

事件时序关系识别有助于读者理清文章脉络,把握全局发展趋势,是重要的自然语言理解任务之一。现有的事件时序关系识别方法专注于提取事件触发词前后的局部信息,然而事件句中的事件信息分布较为分散,导致模型在编码过程中丢失部分事件信... 详细信息

事件时序关系识别有助于读者理清文章脉络,把握全局发展趋势,是重要的自然语言理解任务之一。现有的事件时序关系识别方法专注于提取事件触发词前后的局部信息,然而事件句中的事件信息分布较为分散,导致模型在编码过程中丢失部分事件信息。针对上述问题,针对文本特征提出一种双路依存注意力机制来聚合事件句信息,通过单词的父子节点信息构建出双路依存矩阵,将句法信息融入到词嵌入中。将该机制与双向长短期记忆网络(bidirectional long short term memory,Bi-LSTM)结合,可以使事件时序关系模型的性能得到显著提高。该文在越南语数据集与英语数据集上进行对比实验,结果表明所提方法优于主流的神经网络方法。

关键词：事件时序关系注意力机制事件关系识别对抗训练依存句法

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基于依存句法和图注意力网络的句子匹配

计算机工程与应用 2023年第9期59卷 123-129页

作者：杨春霞陈启岗徐奔马文文南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

句子匹配是自然语言处理的一项基本任务,可应用于自然语言推理、释义识别等多个场景。目前,主流的模型大多采用注意力机制来实现两个句子之间单词或短语的对齐。然而,这些模型通常忽略了句子的内在结构,没有考虑文本单元之间的依存关系... 详细信息

句子匹配是自然语言处理的一项基本任务,可应用于自然语言推理、释义识别等多个场景。目前,主流的模型大多采用注意力机制来实现两个句子之间单词或短语的对齐。然而,这些模型通常忽略了句子的内在结构,没有考虑文本单元之间的依存关系。针对此问题,提出了一种基于依存句法和图注意力网络的匹配模型。设计两种建模方式将句子对建模为语义图。使用图注意力网络对构建的图进行编码以进行句子匹配。实验结果表明,提出的模型可以较好地学习图结构,在自然语言推理数据集SNLI和释义识别数据集Quora上分别达到了88.7%和88.9%的准确率。

关键词：句子匹配依存句法图注意力网络词共现语义图全连通语义图

SaGE:基于句法感知图卷积神经网络和ELECTRA的中文隐喻识别模型

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中文信息学报 2024年第3期38卷 24-32页

作者：张声龙刘颖马艳军清华大学人文学院北京100084 北京百度网讯科技有限公司深度学习技术平台部北京100085

隐喻是人类语言中经常出现的一种特殊现象,隐喻识别对于自然语言处理各项任务来说具有十分基础和重要的意义。针对中文领域的隐喻识别任务,该文提出了一种基于句法感知图卷积神经网络和ELECTRA的隐喻识别模型(S yntax-a ware G CN with ... 详细信息

隐喻是人类语言中经常出现的一种特殊现象,隐喻识别对于自然语言处理各项任务来说具有十分基础和重要的意义。针对中文领域的隐喻识别任务,该文提出了一种基于句法感知图卷积神经网络和ELECTRA的隐喻识别模型(S yntax-a ware G CN with E LECTRA,SaGE)。该模型从语言学出发,使用ELECTRA和Transformer编码器抽取句子的语义特征,将句子按照依存关系组织成一张图并使用图卷积神经网络抽取其句法特征,在此基础上对两类特征进行融合以进行隐喻识别。该模型在CCL 2018中文隐喻识别评测数据集上以85.22%的宏平均F 1值超越了此前的最佳成绩,验证了融合语义信息和句法信息对于隐喻识别任务具有重要作用。

关键词：隐喻识别 ELECTRA 图卷积神经网络依存句法

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基于句法结构的政策文本摘要生成模型研究

情报理论与实践 2024年

作者：胡吉明杨云武汉大学信息管理学院武汉大学数据智能研究院国家自然科学基金委员会管理科学部

[目的/意义]为缓解政策信息过载、提高政策阅读效率及提升政策作用发挥效果，对政策文本的核心信息进行汇总凝练并生成高质量摘要。[方法/过程]集成无监督模型和算法，提出基于句向量改进的政策文本关键句子抽取策略；将依存句法结构融... 详细信息

[目的/意义]为缓解政策信息过载、提高政策阅读效率及提升政策作用发挥效果，对政策文本的核心信息进行汇总凝练并生成高质量摘要。[方法/过程]集成无监督模型和算法，提出基于句向量改进的政策文本关键句子抽取策略；将依存句法结构融合至政策文本摘要生成中，提取政策文本依存句法树及其依存句法特征，增强基于RoBERTa模型的政策文本表示效果；在基于Seq2Seq的政策文本摘要生成模型中，引入PGN模型和改进SIMCLS模型筛选出最佳候选摘要，提升模型性能与所生成摘要的质量。[结果/结论]针对国务院政策文本的摘要生成实验表明，研究构建的融合关键句子和依存句法的政策文本摘要模型与策略，在ROUGE指标的评价上显著优于其他模型，且从实例呈现上看，模型所生成摘要在语义和语言质量上均表征良好。但政策文本摘要生成的连贯性有待提升，用于学习训练的、适用的参考摘要较少，摘要生成的评价评估有待进一步完善。

关键词：政策文本摘要生成关键句抽取依存句法国务院政策

融合目标词上下文序列与结构信息的框架识别方法

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中文信息学报 2024年第1期38卷 86-96页

作者：闫智超李茹苏雪峰李欣杰柴清华韩孝奇赵云肖山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原030006 山西大学外国语学院山西太原030006 山西工程科技职业大学现代物流学院山西晋中030609 中译语通科技股份有限公司北京100043

框架识别是框架语义角色标注的重要前提,该任务是为给定句子中的目标词寻找一个可激活的框架。框架识别通常看作是针对目标词的分类问题,一般采用序列建模的方式学习融合上下文的目标词表示。该方式忽略了目标词所在上下文的结构信息,... 详细信息

框架识别是框架语义角色标注的重要前提,该任务是为给定句子中的目标词寻找一个可激活的框架。框架识别通常看作是针对目标词的分类问题,一般采用序列建模的方式学习融合上下文的目标词表示。该方式忽略了目标词所在上下文的结构信息,且在建模时未考虑不同词性目标词在句法和语义结构上的差异。针对这些不足,该文提出了一种融合目标词上下文序列与结构信息的框架识别方法,该方法使用BERT和GCN分别对不同词性目标词的上下文信息和融合PropBank语义角色或依存句法结构信息的目标词进行建模,然后得到融合序列和结构信息的目标词表示。另外,该文分析了不同词性目标词依存信息的结构差异,采用一种集成学习方法克服了单一模型在此方面的不足。最后,在FN1.7和CFN数据集上的实验结果表明,融合目标词上下文序列与结构信息的框架识别方法在性能上优于当前最好模型。

关键词：框架识别语义角色依存句法 BERT GCN

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基于三元训练的跨领域依存句法分析

厦门大学学报（自然科学版） 2022年第4期61卷 638-645,I0001页

作者：李帅克李英李正华张民苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

基于大规模领域内标注数据训练的句法分析模型在领域外数据上测试时,性能会急剧下降.导致该现象的原因之一是缺乏高质量的目标领域标注数据.由于人工标注数据耗时耗力,自动生成目标领域标注数据是一种有效的解决方法.其中,三元训练(tri-... 详细信息

基于大规模领域内标注数据训练的句法分析模型在领域外数据上测试时,性能会急剧下降.导致该现象的原因之一是缺乏高质量的目标领域标注数据.由于人工标注数据耗时耗力,自动生成目标领域标注数据是一种有效的解决方法.其中,三元训练(tri-training)作为一种典型的多模型决策协同训练方法,旨在利用多个模型的预测结果来保证自动标注数据的质量.本文针对跨领域依存句法分析任务,系统比较了3种常用的tri-training方法,在NLPCC-2019评测数据集上取得了目前最佳的性能,并大幅度超过了目前最好结果.此外,还设计了详细的分析实验以深入理解跨领域模型性能下降的原因以及tri-training所起的作用.

关键词：三元训练领域适应依存句法