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突发事件处置智能问答若干问题研究
1
作者 刘天航 聂鑫 +2 位作者 李野 刘海涛 吴聪 《网络安全与数据治理》 2023年第S02期12-16,共5页
大数据背景下,传统检索分析方法的效率已难以满足突发事件处置场景的需求。针对该问题,研究突发事件处置智能问答技术的若干关键问题,提供高效、精准的信息保障服务。提出智能问答实现流程、基于分布式表示空间一致性的知识对齐方法、... 大数据背景下,传统检索分析方法的效率已难以满足突发事件处置场景的需求。针对该问题,研究突发事件处置智能问答技术的若干关键问题,提供高效、精准的信息保障服务。提出智能问答实现流程、基于分布式表示空间一致性的知识对齐方法、基于层次性类别信息的知识表示模型、基于BERT预训练模型结合CRF序列标注模型的要素提取方法,解决了智能问答技术领域迁移、多源信息融合难、知识表示不全面、训练数据不丰富的问题,并在实验验证中取得了较好的效果。 展开更多
关键词 智能问答 知识对齐 知识表示 预训练模型
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基于深度学习的多语言跨领域主题对齐模型 被引量：1
2
作者 余传明 原赛 +1 位作者 胡莎莎 安璐 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期430-439,共10页
在主题深度表示学习的基础上,该文提出了一种融合双语词嵌入的主题对齐模型(topic alignment model, TAM),通过双语词嵌入扩充语义对齐词汇词典,在传统双语主题模型基础上设计辅助分布用于改进不同词分布的语义共享,以此改善跨语言和跨... 在主题深度表示学习的基础上,该文提出了一种融合双语词嵌入的主题对齐模型(topic alignment model, TAM),通过双语词嵌入扩充语义对齐词汇词典,在传统双语主题模型基础上设计辅助分布用于改进不同词分布的语义共享,以此改善跨语言和跨领域情境下的主题对齐效果;提出了2种新的指标,即双语主题相似度(bilingual topic similarity, BTS)和双语对齐相似度(bilingual alignment similarity, BAS),用于评价辅助分布对齐的效果。相比传统的对齐模型MCTA, TAM在跨语言主题对齐任务中双语对齐相似度提升了约1.5%,在跨领域主题对齐任务中F1值提升了约10%。研究结果对于改进跨语言和跨领域信息处理具有重要意义。 展开更多
关键词 跨语言主题对齐 跨领域主题对齐 深度学习 双语词嵌入 知识对齐
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一种基于链接预测的多模态知识图谱补全技术
3
作者 姜巍 《软件》 2022年第12期25-27,共3页
知识图谱补全技术则是有效地挖掘潜在知识的重要手段。然而,现实世界中的信息通常以文本、图像等多种模态形式呈现,跨模态的冗余信息导致多模态知识图谱补全性能难以满足需求。为此,本文提出一种基于链接预测方法的多模态知识图谱补全技... 知识图谱补全技术则是有效地挖掘潜在知识的重要手段。然而,现实世界中的信息通常以文本、图像等多种模态形式呈现,跨模态的冗余信息导致多模态知识图谱补全性能难以满足需求。为此,本文提出一种基于链接预测方法的多模态知识图谱补全技术,将知识补全视作一种链接预测问题,首先将跨模态的相同实体融合,再利用FocalLoss来缓解预测过程中的类别不均衡问题。在多个数据集上开展的实验证明文中提出的方法能够有效提升补全的准确性。 展开更多
关键词 多模态数据 知识对齐 知识补全 链接预测 知识图谱
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基于深度学习的领域知识对齐模型研究:知识图谱视角 被引量：14
4
作者 余传明 王峰 安璐 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第6期641-654,共14页
为了解决领域知识融合过程中所带来的冗余和不一致问题,本文从知识图谱视角研究领域知识对齐。在知识图谱深度表示学习的基础上,提出了一种新的知识图谱对齐(knowledge graph alignment,KGA)模型。为验证模型的有效性,在异构知识图谱和... 为了解决领域知识融合过程中所带来的冗余和不一致问题,本文从知识图谱视角研究领域知识对齐。在知识图谱深度表示学习的基础上,提出了一种新的知识图谱对齐(knowledge graph alignment,KGA)模型。为验证模型的有效性,在异构知识图谱和跨语言知识图谱的相关数据集上进行对比实验。在异构数据集上,相比于传统的MTransE和IPTransE,KGA模型的Hits@1指标值最高提升了6.40%,MRR指标值最高提升了6.30%;在跨语言数据集上,模型的Hits@1指标值最高提升了9.66%,MRR指标值最高提升了9.60%。实验结果表明,KGA模型在领域知识对齐上的效果优于传统领域知识对齐方法。研究结果对于改进知识图谱实体对齐效果,提升领域知识的覆盖率和正确率,促进知识图谱在情报学领域的应用具有重要意义。 展开更多
关键词 深度学习 领域知识对齐 知识图谱 知识表示
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基于深度学习的领域知识对齐模型研究:知识网络视角 被引量：5
5
作者 余传明 李浩男 安璐 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第5期521-533,共13页
随着大数据的迅速发展,知识网络在不同语言、不同领域和不同模态等情境下呈现高度多样性和复杂性,如何对齐与整合多源情境下的异构知识网络,成为研究者所面临的严峻挑战。本文在知识网络深度表示学习的基础上,提出一种由知识网络构建、... 随着大数据的迅速发展,知识网络在不同语言、不同领域和不同模态等情境下呈现高度多样性和复杂性,如何对齐与整合多源情境下的异构知识网络,成为研究者所面临的严峻挑战。本文在知识网络深度表示学习的基础上,提出一种由知识网络构建、跨语言网络表示学习和统计机器学习三个模块构成的知识网络对齐(knowledge network alignment,KNA)模型。为验证模型的有效性,在中英文双语知识网络数据集上开展实证研究,借助于网络表示学习算法将异构知识网络表征到同一空间,利用已知的对齐链接来训练统计机器学习模型,并通过模型来预测未知的节点对齐链接。KNA模型在跨语言共词网络对齐任务中取得Precision@1值为0.7731,高于基线方法 (0.6806),验证了KNA模型在跨语言知识网络对齐上的有效性。研究结果对于改进知识网络的节点对齐效果,促进多源情境下的异构知识网络融合具有重要意义。 展开更多
关键词 领域知识对齐 知识网络 深度学习 网络表示学习 统计机器学习
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基于重排序的迭代式实体对齐 被引量：9
6
作者 曾维新 赵翔 +2 位作者 唐九阳 谭真 王炜 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期1460-1471,共12页
现有的知识图谱无法避免地存在不完整这一问题.缓解此问题的可行方法是引入外部知识图谱中的知识.在此过程中,实体对齐是最关键的步骤.当前最先进的实体对齐解决方案主要依靠知识图谱的结构信息来判断实体的等价性,但在真实世界知识图谱... 现有的知识图谱无法避免地存在不完整这一问题.缓解此问题的可行方法是引入外部知识图谱中的知识.在此过程中,实体对齐是最关键的步骤.当前最先进的实体对齐解决方案主要依靠知识图谱的结构信息来判断实体的等价性,但在真实世界知识图谱上,大部分实体只具有较低的节点度数以及微少的结构信息.此外,标注数据的缺乏也大大限制了实体对齐模型的效果.为解决上述问题,提出将不受节点度数影响的实体名信息与结构信息相结合,从更全面的角度实现实体对齐.在此基本框架上,利用基于课程学习的迭代训练方法从易至难地选择高置信度结果加入到训练数据中,扩增标注数据的规模.最后使用词移距离模型进一步改进实体名信息的利用方式,并对前序对齐结果重排序,提升实体对齐准确率.在跨语言以及单语言实体对齐任务上的实验结果表明,提出的实体对齐方法性能远好于当前最好的方法. 展开更多
关键词 实体对齐 课程学习 迭代训练 重排序 知识图谱对齐
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基于众包的知识库索引对齐算法 被引量：4
7
作者 沈秉文 冯建华 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第8期1814-1826,共13页
知识库对齐工作是近年来的热点研究问题.知识库对齐是将不同知识库中的实体、关系和类型进行对齐.由于知识库的规模巨大,并且不同知识库的结构差异太大,对齐工作有很多问题有待解决.从这些问题出发,且针对知识库里三种属性值,该文提出... 知识库对齐工作是近年来的热点研究问题.知识库对齐是将不同知识库中的实体、关系和类型进行对齐.由于知识库的规模巨大,并且不同知识库的结构差异太大,对齐工作有很多问题有待解决.从这些问题出发,且针对知识库里三种属性值,该文提出了三种索引结构,分别是基于字符串的前缀倒排索引、基于日期的DateTrie、基于数字的线段树,并且通过指示函数将对齐的字面值传递到实体对齐,再利用实体与实体之间的结构性提高准确性,最后,采用机器和人工相结合的方式,控制一定的人工预算,减少问题的候选集,利用众包将类别进行对齐,提高准确性.该文在Yago-DBpedia上对比了所提出的方法、PARIS和Exact-string方法.PARIS得到的实体对达到93.5%的准确率和71.2%的召回率,耗时839min,而Exact-string方法耗时只有1min,但是召回率只有57.2%.相比于这两种方法,该文的方法达到90%的准确率和79.3%的召回率,耗时25min,耗时比PARIS方法短,而召回率比Exact-string高. 展开更多
关键词 知识库对齐 实体对齐 索引 类别对齐 众包
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