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知识图谱研究现状及军事应用 下载：57 浏览：322

林旺群1 汪淼1 王伟1 王重楠1 金松昌2 《中文研究》 2020年10期

摘要:
知识图谱以语义网络的形式将客观世界中概念、实体及其之间的关系进行结构化描述，提高了人类从数据中抽取信息、从信息中提炼知识的能力。该文形式化地描述了知识图谱的基本概念，提出了知识图谱的层次化体系架构，详细分析了信息抽取、知识融合、知识架构、知识管理等核心层次的技术发展现状，系统梳理了知识图谱在军事领域的应用，并对知识图谱未来发展的挑战和趋势进行了总结展望。

基于远程监督的关系抽取研究综述 下载：44 浏览：362

白龙1 靳小龙2 席鹏弼2 程学旗2 《中文研究》 2019年6期

摘要:
关系抽取作为信息抽取的一项关键技术，在知识库自动构建、问答系统等领域有着极为重要的意义，一直以来受到人们的关注。远程监督关系抽取技术通过外部知识库作为监督源，自动对语料库进行标注，能够大量节省人工标注成本，因而受到了研究者们的重视。该文针对远程监督关系抽取技术做了较为系统性的梳理，将已有方法分为基于概率图的、基于矩阵补全的和基于嵌入的三大类，并且对其当前面临的挑战进行了探讨，最后总结并展望了远程监督关系抽取技术未来的发展。

基于文体和词表的突发事件信息抽取研究 下载：39 浏览：394

邱奇志 周三三 刘长发 陈晖 《中文研究》 2018年5期

摘要:
非结构化数据的结构化任务是大数据环境下管理信息系统面临的新课题。该文从文体的角度研究自由文本的特性，提出了从Web新闻中抽取突发事件属性的方法，该方法首先分析研究了Web文本和新闻文体的特征，利用Google Word2Vec对领域专家构建的词表进行扩展，针对突发事件的不同属性制定了不同的抽取方法:采用词表实现事件分类，采用文体特征进行时间、事件摘要的抽取，采用文体和词表进行地点、伤亡情况和经济损失属性的抽取。实验表明，采用基于文体和词表方法在爬取的Web新闻语料库和公开语料库进行突发事件的属性进行抽取时，平均准确率分别为87.89%、91.29%，平均召回率分别为81.76%、87.91%，能满足应急管理需求。

中文嵌套命名实体识别语料库的构建 下载：66 浏览：358

李雁群1，2 何云琪1，2 钱龙华1，2 周国栋1，2 《中文研究》 2018年3期

摘要:
嵌套命名实体含有丰富的实体和实体间语义关系，有助于提高信息抽取的效率。由于缺少统一的标准中文嵌套命名实体语料库，目前中文嵌套命名实体的研究工作难于比较。该文在已有命名实体语料的基础上采用半自动化方法构建了两个中文嵌套命名实体语料库。首先利用已有中文命名实体语料库中的标注信息自动地构造出尽可能多的嵌套命名实体，然后再进行手工调整以满足对中文嵌套实体的标注要求，从而构建高质量的中文嵌套命名实体识别语料库。语料内和跨语料嵌套实体识别的初步实验表明，中文嵌套命名实体识别仍是一个比较困难的问题，需要进一步研究。

大规模中文实体情感知识的自动获取 下载：52 浏览：406

卢奇1，2 陈文亮1，2 《中文研究》 2018年3期

摘要:
目前中文情感分析的主要资源以情感词典为主，缺乏针对实体或属性的情感知识资源。该文主要研究如何从大规模文本语料中自动获取实体情感知识。在该文方法中，用情感表达组合来表示实体情感知识。首先，基于二部图排序算法对情感表达组合候选集合进行排序。然后，提出了一种基于语义相似的提炼算法对于排序靠后的表达组合进行选择。在提炼选择过程中，充分考虑实体之间和情感词之间的约束。最后，该文在三种大规模不同领域的语料上进行实验，并进行人工评价。评价结果表明，从三个领域数据集上获取的实体情感表达组合正确率均高于90%。最终我们获得了一个大规模情感知识词典，包括约30万对的情感表达组合。
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