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基于有向图模型的旅游领域命名实体识别

计算机工程 2022年第2期48卷 306-313页

作者：崔丽平古丽拉·阿东别克王智悦新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 新疆多语种信息技术重点实验室乌鲁木齐830046 国家语言资源监测与研究少数民族语言中心哈萨克和柯尔克孜语文基地乌鲁木齐830046

旅游领域命名实体识别是旅游知识图谱构建过程中的关键步骤,与通用领域的实体相比,旅游文本的实体具有长度长、一词多义、嵌套严重的特点,导致命名实体识别准确率低。提出一种融合词典信息的有向图神经网络(L-CGNN)模型,用于旅游领域中... 详细信息

旅游领域命名实体识别是旅游知识图谱构建过程中的关键步骤,与通用领域的实体相比,旅游文本的实体具有长度长、一词多义、嵌套严重的特点,导致命名实体识别准确率低。提出一种融合词典信息的有向图神经网络(L-CGNN)模型,用于旅游领域中的命名实体识别。将预训练词向量通过卷积神经网络提取丰富的字特征,利用词典构造句子的有向图,以生成邻接矩阵并融合字词信息,通过将包含局部特征的词向量和邻接矩阵输入图神经网络(GNN)中,提取全局语义信息,并引入条件随机场(CRF)得到最优的标签序列。实验结果表明,相比Lattice LSTM、ID-CNN+CRF、CRF等模型,L-CGNN模型在旅游和简历数据集上具有较高的识别准确率,其F1值分别达到86.86%和95.02%。

关键词：知识图谱命名实体识别卷积神经网络图神经网络条件随机场

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基于多特征融合的新疆旅游领域关系抽取研究

东北师大学报（自然科学版） 2023年第1期55卷 88-96页

作者：骆铭古丽拉·阿东别克马雅静陈赟新疆多语种信息技术实验室新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830017 国家语言资源监测与研究少数民族语言中心哈萨克和柯尔克孜语文基地新疆乌鲁木齐830017

通过结合2738个领域词汇组成的词典对新疆旅游领域语料进行预处理操作,对文本信息进行实体关系抽取研究,提出基于旅游领域的词典信息,融合多级特征的Bi-LSTM、CNN和Attention机制的领域级关系抽取模型.该模型首先使用预训练模型生成含... 详细信息

通过结合2738个领域词汇组成的词典对新疆旅游领域语料进行预处理操作,对文本信息进行实体关系抽取研究,提出基于旅游领域的词典信息,融合多级特征的Bi-LSTM、CNN和Attention机制的领域级关系抽取模型.该模型首先使用预训练模型生成含较强的语义表征能力的词向量;再使用Bi-LSTM获取更好的语义信息和词向量拼接以捕获长距离的语义特征;用CNN进行特征提取,加强局部特征的学习,并使用注意力池化层(Attentive-pooling)用以强化特征的表达;最后通过Softmax完成关系抽取任务.结果表明:该模型在SemEval-2010 Task 8公开数据集中F1值达到83.46%,证明了其有效性.且模型在新疆旅游领域语料的关系抽取任务中的F1值达到92.73%,优于目前的主流关系抽取模型.

关键词：新疆旅游领域关系抽取 Bi-LSTM CNN Attentive-pooling

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基于多特征注意力卷积神经网络的旅游领域实体关系抽取

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东北师大学报（自然科学版） 2022年第1期54卷 79-83页

作者：殷纤慧古丽拉·阿东别克新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆多语种信息技术实验室新疆乌鲁木齐830046 国家语言资源监测与研究少数民族语言中心哈萨克和柯尔克孜语文基地新疆乌鲁木齐830046

针对关系抽取任务中文本特征提取不充分及核心词表现弱的问题,提出了一种多特征注意力卷积神经网络的实体关系抽取方法.利用位置、词性及实体标签作为输入特征,充分捕获文本信息,构建注意力模型,获得单词与目标实体之间的相关性,并将注... 详细信息

针对关系抽取任务中文本特征提取不充分及核心词表现弱的问题,提出了一种多特征注意力卷积神经网络的实体关系抽取方法.利用位置、词性及实体标签作为输入特征,充分捕获文本信息,构建注意力模型,获得单词与目标实体之间的相关性,并将注意力机制与卷积神经网络相融合以进行关系预测.以新疆旅游领域为研究对象,总结归纳15种实体关系.采用自行开发设计的语料标注系统,建立了新疆旅游领域小型语料关系库.实验结果表明,本文模型对于提高实体关系抽取的正确率有显著效果.

关键词：自然语言处理实体关系抽取卷积神经网络注意力机制多特征

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铸牢中华民族共同体背景下的维吾尔语、哈萨克语、柯尔克孜语与汉语接触现象及其特点探析

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玉林师范学院学报 2023年第4期44卷 119-129页

作者：依斯马依力·艾肯木马合怕丽·奴尔江中央民族大学中国少数民族语言文学学院北京100081 中央民族大学国家语言资源监测与研究少数民族语言中心北京100081

新疆自古以来是多民族聚居的地区,世界三大语系在这里交汇聚首。这里共有12种民族语言,语言资源丰富且复杂。汉语与少数民族语言接触现象是历史上多民族频繁交往交流的重要表现。本文通过具体的语言实例,分析维吾尔语、哈萨克语、柯尔... 详细信息

新疆自古以来是多民族聚居的地区,世界三大语系在这里交汇聚首。这里共有12种民族语言,语言资源丰富且复杂。汉语与少数民族语言接触现象是历史上多民族频繁交往交流的重要表现。本文通过具体的语言实例,分析维吾尔语、哈萨克语、柯尔克孜语与汉语接触的具体形式,探讨铸牢中华民族共同体背景下汉语与少数民族语言接触研究的重要意义,助力少数民族地区推广国家通用语言文字政策的实施。

关键词：铸牢中华民族共同体维吾尔语哈萨克语柯尔克孜语汉语语言接触

维吾尔语库车土语动词中的汉语语素及特点探析

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合肥师范学院学报 2022年第2期40卷 31-36页

作者：马莉依斯马依力·艾肯木中央民族大学中国少数民族语言文学学院北京100081 新疆大学中国语言文学学院新疆乌鲁木齐830046 中央民族大学国家语言资源监测与研究少数民族语言中心北京100081

对库车土语中的动词汉语借词进行分类,对其构词方式、语音特点以及词义演变进行探究,了解到库车土语中的部分动词是由汉语名词附加维吾尔语动词词缀构造而成。进入维吾尔语的动词汉语借词在语音方面发生“替换”“增音”和“减音”现象... 详细信息

对库车土语中的动词汉语借词进行分类,对其构词方式、语音特点以及词义演变进行探究,了解到库车土语中的部分动词是由汉语名词附加维吾尔语动词词缀构造而成。进入维吾尔语的动词汉语借词在语音方面发生“替换”“增音”和“减音”现象。词义在原有意义基础上,发生“扩大”“缩小”和“转移”现象。维吾尔语库车土语中出现了大量的新词。

关键词：维吾尔语库车土语维吾尔语动词汉语借词

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基于最大熵的哈萨克语词性标注模型

计算机工程与应用 2013年第11期49卷 126-129,165页

作者：桑海岩古丽拉.阿东别克牛宁宁新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 国家语言资源监测与研究中心少数民族语言中心哈萨克和柯尔克孜语文基地乌鲁木齐830046

最大熵模型能够充分利用上下文,灵活取用多个特征。使用最大熵模型进行哈萨克语的词性标注,根据哈语的粘着性、形态丰富等特点设计特征模板,并加入了向后依赖词性的特征模板。对模型进行了改进,在解码中取概率最大的前n个词性分别加入... 详细信息

最大熵模型能够充分利用上下文,灵活取用多个特征。使用最大熵模型进行哈萨克语的词性标注,根据哈语的粘着性、形态丰富等特点设计特征模板,并加入了向后依赖词性的特征模板。对模型进行了改进,在解码中取概率最大的前n个词性分别加入下一个词的特征向量中,以此类推直至句子结束,最终选出一条概率最优的词性标注序列。实验结果表明,特征模板的选择是正确的,改进模型的准确率达到了96.8%。

关键词：自然语言处理词性标注最大熵模型哈萨克语

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基于混合卷积网络的短文本实体消歧

中文信息学报 2021年第11期35卷 101-108页

作者：姜丽婷古丽拉·阿东别克马雅静新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆多语种信息技术实验室新疆乌鲁木齐830046 国家语言资源监测与研究少数民族语言中心哈萨克和柯尔克孜语文基地新疆乌鲁木齐830046

因短文本实体消歧具有不能完整地表达语义关系、上下文提供的信息较少等局限性。针对以上难点,该文提出了一种新的方法,混合卷积网络(Mixed Convolution Network,MCN)。该方法的核心思想是首先对数据集进行预处理;其次,采用Google提出的... 详细信息

因短文本实体消歧具有不能完整地表达语义关系、上下文提供的信息较少等局限性。针对以上难点,该文提出了一种新的方法,混合卷积网络(Mixed Convolution Network,MCN)。该方法的核心思想是首先对数据集进行预处理;其次,采用Google提出的BERT模型进行特征提取,并通过注意力机制将特征进一步抽取后作为CNN模型的输入,通过CNN模型获得句子的依赖特征。同时,该文使用GCN模型获取语义特征,将二者提取到的语义信息融合,输出得到结果。在CCKS2019评测数据集上的实验结果表明,该文提出的混合卷积网络取得了86.57%的精确率,验证了该模型的有效性。

关键词：短文本实体消歧 BERT 图卷积网络卷积神经网络

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哈萨克语动词短语自动识别研究与实现

计算机工程与应用 2015年第2期51卷 218-223,240页

作者：古丽扎达·海沙古丽拉·阿东别克新疆艺术学院乌鲁木齐830046 新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 国家语言资源监测与研究中心少数民族语言中心哈萨克和柯尔克孜语文基地乌鲁木齐830046

由于哈萨克语基本动词短语Kz Base VP的组成结构比较复杂,并且存在歧义情况和训练语料规模不够大等问题,所以既不能直接使用基于规则的方法,又不能直接使用基于统计的方法来进行处理。所以提出了一种规则与最大熵相结合的方法对哈萨克... 详细信息

由于哈萨克语基本动词短语Kz Base VP的组成结构比较复杂,并且存在歧义情况和训练语料规模不够大等问题,所以既不能直接使用基于规则的方法,又不能直接使用基于统计的方法来进行处理。所以提出了一种规则与最大熵相结合的方法对哈萨克语基本动词短语(Kz Base VP)进行识别。在该混合策略系统中,根据专属Kz Base VP的特点构建了Kz Base VP搭配规则集,通过规则集对无歧义的Kz Base VP进行标注,其正确率为85.43%;运用基于统计的最大熵模型对存在歧义的Kz Base VP进行识别,根据哈萨克语的单词、词性、词缀和上下文信息等来设计最大熵模型的特征模板,并对模型进行了改进,在解码中选取概率最大的前n个上下文信息分别加入到下一个VP的特征向量中,以此类推直至文本结束,最终选出一条概率最优的VP标注。实验证明,在封闭和开发测试条件下对基本动词短语的识别准确率分别为97.23%和93.22%。

关键词：哈萨克语基本动词短语短语分析歧义最大熵模型规则集

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由粗到精的哈萨克语短语结构句法分析研究

中文信息学报 2018年第1期32卷 83-88页

作者：梁金莲古丽拉·阿东别克新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆多语种信息技术实验室新疆大学新疆乌鲁木齐830046 国家语言资源监测与研究少数民族语言中心哈萨克和柯尔克孜语文基地新疆大学新疆乌鲁木齐830046

该文针对哈萨克语短语结构句法分两个阶段采用由粗到精的方法进行哈萨克语句法分析研究。第一阶段使用粗略的句法分析器生成20个最佳候选树;第二阶段采用感知机的方法训练,提取特征信息,并对第一阶段生成的20个最佳候选树进行重排序,最... 详细信息

该文针对哈萨克语短语结构句法分两个阶段采用由粗到精的方法进行哈萨克语句法分析研究。第一阶段使用粗略的句法分析器生成20个最佳候选树;第二阶段采用感知机的方法训练,提取特征信息,并对第一阶段生成的20个最佳候选树进行重排序,最终解析结果是第一阶段产生的候选树的结果和重排序结果按照比例选取。该方法在两个阶段不仅可以获取到句子的结构信息,还可以提取到详细的特征信息,可以最大限度地对句子进行解析,获得了较好的句子解析结果,其句法分析正确率为71.4%。

关键词：句法分析 PCFG 重排序