基于语义的自动文摘介绍
一种基于文章主题和内容的自动摘要方法
(
引言
随 着 互 联 网 的 普 及 +信 息 获 取 途 径 的 增 加 ’每 天 都 有 不 断
然后提取出文档中各实体并建立起实体间的相互关系 ’ 通过对 文档实体及其相互关系建模来确定各实体对表述文档内容的 作用 * 如 <3=29> 和 ?24;>3@ 采用词汇链方法来生成摘要 -%.* 这种 分析常常涉及比较复杂的算法 * 基于话语结构的方法主要是对 全 文 宏 观 结 构 建 模 %即 对 文 档 格 式 (主 题 线 索 (修 辞 结 构 (文 体 结构等的分析 #’ 准确把握全文的内容结构 * 如在修辞结构分析 方面 ’?>740 给出了一个比较完整的分析方法 -#.* 由于文章结构 分析不受文本领域限制 ’ 文档结构信息往往能较为准确的标示 出语言单元间的逻辑关系 ’ 为自动文摘生成提供重要线索 * 由 于 上 述 几 种 方 法 各 自 的 优 缺 点 ’为 提 高 自 动 文 摘 质 量 ’采 用 混 合方法是自动摘要技术的必然趋势 * 为此文中系统采用了将浅 层分析与话语结构分析相结合的方法 ’ 有效地融合文档的主题 特征和内容结构 ’ 在满足系统处理性能的同时也进一步提高了 生成文摘的质量 * 文中首先分析了文档主题词 ’ 动态地处理具有不同类型标 题 的 文 档 $然 后 采 用 词 汇 (语 法 (语 义 分 析 等 自 然 语 言 处 理 技 术 ’深 入 分 析 文 档 的 文 本 内 容 $再 线 性 加 权 融 合 两 种 分 析 得 到 的 结 果 ’据 此 生 成 摘 要 ’并 采 用 指 代 消 解 技 术 使 生 成 的 摘 要 更 连贯流畅 $ 最后给出了相应的评测结果 *
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文档结构初始化
进行文档分析之前 ! 要对文档进行预处理 % 根据文本的物
基于语义特征的自然语言处理方法
基于语义特征的自然语言处理方法自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域中与人类自然语言交互相关的一个分支。
在NLP中，语义特征是非常重要的一个方面，它能够帮助计算机理解和解释人类语言的含义。
本文将介绍关于基于语义特征的自然语言处理方法。
一、语义特征的定义与作用语义特征是指在自然语言处理中用来描述词语、短语或句子含义的特征。
与语法特征（如词性、句法结构等）不同，语义特征更关注语言的语义信息。
语义特征的作用是为计算机提供语义表示，从而帮助计算机理解和处理自然语言。
二、基于语义特征的文本分类文本分类是自然语言处理中常见的任务之一。
基于语义特征的文本分类方法通过将文本转化为语义表示，从而实现对文本的分类。
其中一个常用的方法是使用词向量模型，将文本中的词语映射为连续空间中的向量，并将词向量相加或平均得到整个文本的语义表示。
另外，也可以使用神经网络模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）来实现基于语义特征的文本分类。
这些模型可以学习词语之间的语义关系，从而得到更准确的语义表示。
三、基于语义特征的命名实体识别命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理中的一个重要任务，它旨在从文本中识别出特定类型的命名实体，如人名、地名和组织名等。
基于语义特征的命名实体识别方法可以利用词向量模型来实现。
通过将词语映射为向量表示，可以捕捉到命名实体的语义信息，从而提高识别的准确性。
此外，还可以使用循环神经网络（RNN）或者长短期记忆网络（LSTM）来处理命名实体识别任务。
这些模型可以学习序列中的上下文信息，从而更好地识别命名实体。
四、基于语义特征的文本生成文本生成是自然语言处理中的一个重要任务，它旨在使用计算机自动生成符合语法和语义规则的文本。
基于语义特征的文本生成方法可以使用生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）或者循环神经网络（RNN）来实现。
基于主题词权重和句子特征的自动文摘
摘 要： 为获得高质量的 自动文摘 ， 在组合词识别算法的基础上， 充分考虑词 的频率、 词 性 、 的位 置 、 词 词长 等 因素 ， 建 了一 个词语 权重计 算公 式 ， 构 该公 式 能使 表 达主题 的词 和短 语具有较 高的权重． 对句子权重的计算， 则考虑 了句子的 内容、 位置以及线索词的作 用和 用户偏好 等． 摘要 的生成 充分考 虑 了候 选 文摘 句 的相 似 性 ， 避免 了冗余 信 息的加 入． 对摘 要 的评估进 行 了从 句子粒度 到词语粒度 的改进 ， 出 了一种基 于词 语粒度 的准确 率和 召 回 提 率计算方法． 实验证明， 该算法生成的 自 动文摘有着较高的质量， 平均准确率达到 ７．％． ７１ 关键词 ： 主题词；自 动文摘 ； 组合词 ； 权重计算； 句子特征 中图分类号： Ｐ ９ ． Ｔ ３ １１ ｄｉ ０ ３６／． ｓ．００５５ ．００ ０ ．０ ｏ： ．９９ｊｉ ｎ １０ － Ｘ ２ １ ．７０９ １ ｓ ６
基金项 目： 广东省 自然科学基金 资助项 目（７ ０ ４４ ； ０ ０６ ７ ） 广东省科技攻关项 目（０ ７ ０ ００ ０４） ２ ０ Ｂ １２ ０４
作 者简介 ： 蒋昌金（ ９ ２） 男 ， １７ － ， 博士生 ， 主要从 事 自然语 言处理 、 人工智能、 智能计算等研 究． － ｉ：ａｇｈｎｊ ＠ １３ ｃｒ Ｅｍａ ｊ ｎｃａｇ ｎ ６ ．ｏ ｌｉ ｉ ｎ
自从 Ｌ ｈ 于 １５ ｕｎ ９ ８年 提 出 自动 文 摘 概 念 以
来， 中外学者提出了各种各样的文摘方法． ｄ ｕｄ Ｅｍ ｎ． ｓｎ等 根据句 子位 置 和线 索词 来 提 取 文摘 句 ． ｏ ｏ Ｎ． ｍｔ ｏ ｏ等 提 出 了一 种无 监督 自动 摘要 方 法 ， 该方 法 通过在 原文 中发现 概念 和减少 文摘冗 余来 实现 自动 摘要．ａｏ 等 将 内容 的交叠大于规定 阈值 的段 Ｓｌｎ ｔ 落归为一组 ， 以此来 寻找文章的子主题． 李蕾等 通过设计 义块 组配 的方 法 ， 语 句 理 解 与 文摘 信 息 将 提取直接相连 ， 以提高理解的效率和文摘 生成 的速 度． 王志 琪等 提 出一 种基 于互 增 强关 系 （ Ｒ ） Ｍ Ｐ 的 迭代 算法 ， 模拟 句子 和词之 间 的循 环加权 关 系 ， 计算 句 子权 重 ， 而 形成 文 摘 ． ｈｎ等 提 出一 种 基 于 从 Ｃｅ ８ 用户提问的 自 动摘要方法 ， 该方法在计算句子权重 时同时考虑文本的主题 内容和用户询问关键词．
基于知网的词语语义相关度计算
基于知网的词语语义相关度计算近年来，自然语言处理技术受到越来越多的关注，其中，语义相关度计算是非常重要的研究方向之一。
知网作为中文本体的重要组成部分，为语义相关度计算提供了极大的便利，因此，基于知网的语义相关度计算受到了越来越多的关注。
知网作为中国最大的中文本体，主要包括三个层次的概念，分别是概念、面积和关系，每个概念都有相关的属性和属性值，每个关系也有特定的描述信息，这些描述信息可以用来表示概念之间的相关性。
因此，知网可以用来表示文本之间的语义关系。
基于知网的语义相关度计算主要分为两种方法：第一种是基于概念的方法，该方法的基本思想是，将文本中涉及的概念映射到知网中，然后计算概念之间的距离，从而判断文本之间的语义相关度。
第二种是基于关系的方法，该方法的基本思想是，将文本中涉及的概念和关系映射到知网中，然后计算概念及其相关关系之间的距离，从而判断文本之间的语义相关度。
在实际应用中，基于知网的语义相关度计算算法可以用于语义检索、自动文本分类、自动文摘及机器翻译等方面的实际应用，因此，基于知网的语义相关度计算技术已经成为自然语言处理中重要的研究方向之一。
尽管基于知网的语义相关度计算可以提高文本之间的语义相关度，但由于知网的概念和关系并不完善，缺乏概念之间较为精细的描述，因此，基于知网的语义相关度计算也有一定的局限性，未来仍然需要改进。
基于此，研究者可以借助机器学习技术，对知网进行完善和改进，从而让基于知网的语义相关度计算技术拥有更好的性能。
同时，研究者也可以开发出新的计算模型，借助这些模型，可以更好地描述概念之间的语义关系，从而进一步提高基于知网的语义相关度计算的性能。
总之，基于知网的语义相关度计算是自然语言处理技术中重要的研究方向之一，经过不断的研究和完善，可以在实际应用中发挥重要作用。
未来，研究者将继续努力，开发更好的计算模型，改进知网的模型，以提高基于知网的语义相关度计算的性能，使语义检索、自动文本分类和自动文摘及机器翻译技术得到更大的进步。
基于多粒度和语义信息的中文关系抽取
基于多粒度和语义信息的中文关系抽取①陈 钰, 张安勤, 许春辉(上海电力大学 计算机科学与技术学院, 上海 201306)通讯作者: 张安勤摘 要: 中文关系抽取采用基于字符或基于词的神经网络, 现有的方法大多存在分词错误和歧义现象, 会不可避免的引入大量冗余和噪音, 从而影响关系抽取的结果. 为了解决这一问题, 本文提出了一种基于多粒度并结合语义信息的中文关系抽取模型. 在该模型中, 我们将词级别的信息合并进入字符级别的信息中, 从而避免句子分割时产生错误; 借助外部的语义信息对多义词进行建模, 来减轻多义词所产生的歧义现象; 并且采用字符级别和句子级别的双重注意力机制. 实验表明, 本文提出的模型能够有效提高中文关系抽取的准确率和召回率, 与其他基线模型相比,具有更好的优越性和可解释性.关键词: 信息处理; 关系抽取; 注意力机制; 词向量表示; 双向长短期记忆网络引用格式: 陈钰,张安勤,许春辉.基于多粒度和语义信息的中文关系抽取.计算机系统应用,2021,30(3):190–195. /1003-3254/7810.htmlChinese Relation Extraction Based on Multi-Granularity and Semantic InformationCHEN Yu, ZHANG An-Qin, XU Chun-Hui(School of Computer Science and Technology, Shanghai University of Electric Power, Shanghai 201306, China)Abstract : Chinese relation extraction adopts character-based or word-based neural networks. Most of the existing methods have word segmentation errors and ambiguity, which will inevitably introduce a lot of redundancy and noise and thus affect the results of relation extraction. In order to solve this problem, this study proposes a Chinese relationship extraction model based on multi-granularity combined with semantic information. In this model, we merge word-level information into character-level information, so as to avoid errors in sentence segmentation; use external semantic information to model polysemous words to reduce the ambiguity caused by semantic words; and adopt Dual attention mechanism at character level and sentence level. The experimental results show that the model proposed in this study can effectively increase the accuracy and recall rate of Chinese relation extraction and has better superiority and interpretability than other baseline models.Key words : information processing; RE; attention; Word2Vec; Bi-LSTM随着大数据时代的到来, 数据的规模不断增大, 信息过载的问题日益严重. 因此快速准确地抽取关键信息有着重大意义. 关系抽取在信息抽取中有着举足轻重的作用, 目的是提取自然语言句子中实体对之间的语义关系. 实体关系抽取作为自然语言处理的一项基本任务, 是知识图谱、自动问答、机器翻译, 自动文摘等领域的关键模块. 随着深度学习的不断发展, 引起了人们对NRE 的兴趣, 现在大多使用神经网络来自动学习语义特征.1 相关工作作为先驱, Liu 等提了一个基于CNN 的关系抽取计算机系统应用 ISSN 1003-3254, CODEN CSAOBNE-mail: Computer Systems & Applications,2021,30(3):190−195 [doi: 10.15888/ki.csa.007810] ©中国科学院软件研究所版权所有.Tel: +86-10-62661041① 收稿时间: 2020-07-09; 修改时间: 2020-08-11; 采用时间: 2020-08-17; csa 在线出版时间: 2021-03-03190模型[1]. 在此基础上, Zeng等提出一个带有最大池化层的CNN模型[2], 并且引入了位置嵌入来表示位置信息,然后他们设计了PCNN模型[3], 但是PCNN模型在句子选择方面存在问题. 为了解决这一问题, Lin等[4]将注意力机制应用于其中. 尽管PCNN模型有着不错的效果, 但是它不能像RNN类型的模型一样挖掘上下文的信息. 因此, 带有注意力机制的LSTM网络也被应用于关系抽取任务中[5,6].尽管NRE不需要进行特征工程, 但是它们忽略了不同语言输入粒度对模型的影响, 特别是对于中文关系抽取. 根据输入的粒度的不同, 现有的中文关系抽取方法可以分为基于字符的关系抽取和基于词的关系抽取的两种.对于基于字符的关系抽取, 它将每个输入语句看作一个字符的序列. 这种方法的缺点是不能充分利用词语级别的信息, 想比较于基于词语的方法捕获到的特征少. 对于基于词语级别的关系抽取, 首先要进行分词,导出一个词序列, 然后将其输入到神经网络模型中. 但是, 基于词的模型的性能会受到分割质量的显著影响[7].比如说, 一句中文语句“乔布斯设计部分苹果”有两个实体, “乔布斯”和“苹果”, 它们之间的关系为“设计”. 在这种情况下, 对于这句话的分词为: “乔布斯/设计/部分/苹果”. 但是, 随着对语句切分的变化, 句子的含义可能变得完全不同. 如果该句话分割为: “乔布斯设计部/分/苹果”, 那么这句话的实体就变为“乔布斯设计部”和“苹果”, 它们之间的关系转变为“分发”. 因此,无论是基于字符的方法还是基于词语的方法都不能充分利用数据中的语义信息. 因此, 要从纯文本中发现高层实体关系, 需要不同粒度的综合信息的帮助. 此外,中文的词语存在大量的多义词, 这限制了模型挖掘深层次语义信息的能力. 例如, 词语“苹果”含有两种不同的含义, 即一种水果和电子产品. 但是, 如果没有语义信息的加入, 就很难从纯文本中学习到这种信息.本文提出了一种能够综合利用句子内部的多粒度信息以及外部知识的网络框架(PL-Lattice)来完成中文关系抽取任务. (1) 该模型采用基于Lattice-LSTM模型的结构, 将基于词语级别的特征动态的集成到基于字符级别的特征中. 因此, 可以利用句子中的多粒度信息而不受到分词错误的影响. (2) 为了解决中文中多义词的现象, 改模型加入了HowNet[8]这一外部知识库对词语的多种语义进行标注, 在训练阶段结合语义信息,提高模型的挖掘能力.2 问题描述与建模给定一个中文句子和其中的两个标记实体, 中文关系抽取的任务就是提取两个标记实体之间的语义关系. 本文提出用于中文关系抽取的PL-Lattice模型, 该模型的整体结构如图1所示.图1 模型整体结构(1) 输入层: 给定一个以两个目标实体为输入的中文语句, 该部分表示语句中的每个单词和字符. 该模型可以同时提取和利用字级和词级的信息.(2) PL-Lattice编码器: 这一部分使用Lattice-LSTM 网络结构为基础, 改进了字级别和词级别的输入的循环结构, 并且将外部语义知识融入到网络里面来实现语义的消歧.(3) 注意力机制: 使用词级注意力机制和句级注意力机制.(4) 关系分类层: 通过Softmax函数输出关系类型.2.1 输入层本文模型的输入是一个带有两个标记实体的中文句子. 为了利用多粒度信息, 本文在句子中同时使用字级和词级信息.(1) 字符集向量表示s={c1,···,c M}d c x cei∈R d c本文将每个输入的中文语句看作一个字符序列.给定一个由M个字符组成的句子s, 表示为, 使用Skip-gram模型[9]将每个字符映射到一个维的向量, 表示为.此外, 在关系抽取任务中, 句子中的字到命名实体2021 年 第 30 卷 第 3 期计算机系统应用191c i p 1i p 2i p 1的距离能够影响关系抽取的结果. 所以, 本文采用位置特征来指定句子中的字符, 即当前字符到第一个命名实体和第二个命名实体的相对距离[2]. 具体来说, 第i 个字符到两个命名实体的距离分别表示为和.对于本文使用以下的方法来计算:b 1e 1p 2i p 1i p 2i d p x p 1i ∈R d p x p 2i ∈R d p 其中, 和为第一个命名实体的开始和结束索引,的计算方法与等式1类似. 然后, 和分别映射为维度的向量, 表示为以及.(2) 词级向量表示虽然模型有字符特征作为输入, 但是为了充分捕捉句子中的多粒度特征, 本文还需要提取句子中的所有潜在的词级的特征, 潜在词为是由字符组成的句子中的任意子序列. 这些子序列与构建在大型原始文本上的字典D 相匹配得到真正的词级特征.w b ,e w b ,e 用来表示由第b 个字符开始, 第e 个字符结束的词. 为了将表示为向量形式, 大部分文章使用Word2Vec 模型[9]来将其转化为词向量.但是, Word2Vec 模型只是将词语映射为一个嵌入向量, 忽略了一词多义这一事实. 本文使用SAT 模型来解决这一问题, SAT 模型是基于Skip-gram 模型改进出来的, 它可以同时学习词语以及意义之间的关系,并将其转换为词向量.w b ,e S ense (w b ,e )w b ,e sen (w b ,e )k ∈S ense (w b ,e )x sen b,e ,k∈R d sen w b ,e x sen b ,e ={x sen b ,e ,1,···,x sen b ,e ,K}给定一个词语, 首先通过检索HowNet 这一知识库来获得该词语的K 种意义. 用表示词语所有意义的集合. 通过SAT 模型将每种意义映射为向量形式, 表示为. 最终, 表示为一个向量集合, 即.2.2 编码器本文的编码器是在Lattice-LSTM 的基础上, 进行改进, 加入词的意义这一特征, 改进了基于字符级别和基于词级别的循环单元的网络结构; 通过改进结构, 减轻了Lattice-LSTM 编码器中对词的特征的提取导致的字符级别的特征被削弱的现象; 并且使用了双向循环单元的结构, 使编码器能够同时捕捉学习正向和反向的信息, 能够显著提高模型的准确率以及合理性.(1) Lattice-LSTM 编码器LSTM 神经网络是循环神经网络的变种, 主要思i j f j o j 想就是引入一种自适应门控机制来控制LSTM 单元保留以前状态的同时学习当前数据输入的特征. LSTM 神经网络有3个门: 输入门、遗忘门和输出门.基于字符的LSTM 网络表示为:σ()其中, 为激活函数, W 和U 为可训练权重矩阵, b 为偏置.w b ,e 在输入语句中给定一个词语, 与外部词典D 相匹配, 可以表示为:e w c c j x w b ,ec wx w c w 其中, b 和e 表示词语在句子中的开始与结束的索引, 表示一个查找表. 在这样的情况下, 对的计算需要结合词语级的表示, 先构建词语级别的门控逻辑单元,再与字级的LSTM 网络相结合, 形成Lattice-LSTM 编码器. 使用来表示的细胞状态. 的计算方法如下:i w b,e f w b,e其中, 和分别表示词级的门控逻辑单元里面的输入门和遗忘门.e e w b ,e b ∈{b ′|w b ′,e ∈D }i c 第个字符的细胞状态将通过合并以索引结束的所有词语的信息来计算, 这些单词具有这样的特征. 为了控制每个词语的输入, 设计了一个额外的门:第e 个字符的细胞状态计算方法如下:αc b ,e αc e 其中, 以及为归一化因子, 它们的总和等于1, 计算方法如下:计算机系统应用2021 年 第 30 卷 第 3 期192h c j 最终, 使用式(5)来计算序列中每个字符的最终隐藏状态. 这一结构出自文献[7]提出的Lattice LSTM.(2) PL-Lattice 编码器w 2,3sen (w 2,3)1x w 2,3w 2,3虽然Lattice-LSTM 编码器能够利用字符和词的信息, 但是它不能充分考虑中文的一词多义的特征. 例如,如图1所示, (苹果)这个词有两种意义, 代表一种水果, 但是在Lattice-LSTM 中只有一个表示. 并且Lattice-LSTM 编码器会造成对词的信息的过度提取会减弱字符级别的信息, 甚至会忽略字符的信息, 影响模型的效果.x sen b ,e ,kw b ,e 为了解决这两个缺点, 本文改进了模型. 首先在模型中加入了感知层, 将外部语义融入其中, 如1.1.2节中所示, 本文使用来词语的第k 种意义. 其次,改进了词级和字符级的LSTM 结构, 加强了字符之间的信息传递, 减弱词级信息的提取.并且本文采用了双向循环网络的结构, 使编码器能同时提取句子上下文的关系与信息对于字符级的循环神经网络单元, 本文改进的前向传播的计算方法如下:σ()其中, 为激活函数, W 和U 为可训练权重矩阵, b 为偏置.c c j −1c c j −1c c j 这种结构将上一个单元的细胞状态合并进入当前单元的各个门控逻辑单元中, 增强了对的影响, 即增强了字符级别的信息的提取能力.对于词级的循环神经网络单元, 本文的改进的前向传播的计算方法如下:c sen b ,e ,kw b ,e 其中, 表示词语的的第k 个意义的细胞状态.这种结构将遗忘门合并进输入门, 会在传入信息的时候就遗忘一部分信息, 从而起到减弱词级别信息的作用.c sen w b ,e 然后, 将所有的意义的细胞状态结合起来, 得到, 表示词语所有意义的细胞状态, 计算方法如下:c sen b,ec sen b ,ec c 所有感知层的细胞状态都被合并为, 这样可以更好的表示一个词语多义的现象. 然后, 类似于式(9)到式(12), 以索引e 结尾的所有词语的细胞状态融入到第e 个字符的细胞状态:隐含状态h 的计算方法与式(5)相同.最终将每一个单元前向传播与后向传播得到的隐含状态结合起来, 计算方法如下:⊕其中, 表示将两个向量拼接起来. 然后送入注意力层.(3) 注意力机制与关系分类近年来, 注意力机制在深度学习的各个领域取得了成功. 从本质上讲, 深度学习中的注意力机制和人类的选择性注意力类似, 都是从众多的信息中选择出对当前任务目标更重要的信息. 本文采用了双重注意力机制.h =[h 1,h 2,h 3,···,hM ]由双向PL-Lattice 网络训练产生的输出向量组成矩阵, 其中M 表示句子的长度.基于词级的注意力机制的句子表示的计算方法如下所示:ωα其中, 为可训练参数矩阵, 为h 所对应的权重向量.S h ∗为了计算每种关系相对于句子的权重, 使用句子级的注意力机制, 将句子的特征向量送入Softmax 分类器:W ∈R Y ×d hb ∈R Y 其中, 为变换矩阵, 为偏执向量. Y 表示2021 年 第 30 卷 第 3 期计算机系统应用193关系类型的数量. y 表示每种类型的概率.T =(S (i ),y (i ))最终, 给定所有的训练样本, 本文使用交叉熵作为目标函数来计算模型输出结果分别与真实结果分布的差距, 如式(28)所示:θ其中, 表示模型中所有的参数.3 实验数据与参数设定3.1 实验数据的选取由于公开的中文关系抽取语料库的匮乏, 目前还没有较为通用且权威的中文远程监督关系抽取数据集.本文使用的数据为中文的散文数据[10]. 该数据集收录837篇中文文章, 包含9中关系类型, 其中训练集695篇, 测试集84篇, 验证集58篇.3.2 性能评估指标与参数设定本文实验采用3种评估指标. 召回率, F 1以及AUC.召回率(Recall )是度量的是多个正例被分为正例:式中, TP 表示将正类预测为正类的数量, FN 表示将正类预测为负类的数量.F 1是分类问题的一个衡量指标, 数值在0~1之间:式中, FP 表示将负类预测为正类的数量.本文实验参数的设定如表1所示.表1 实验参数设定参数数值Learning_rate 0.0005dropout0.5char_embedding_size 100lattice_embedding_size 200position_embedding_size5hidden_unit 200epoch 80regulation1.00e−084 实验结果与分析为了验证PL-Lattice 模型在中文实体关系抽取方面的效果, 本文设置了5组实验:(1) BLSTM [5]: 提出了一种双向的LSTM 用于关系抽取.(2) Att-BLSTM [6]: 在双向LSTM 的基础上加入了词级注意力机制.(3) PCNN [3]: 提出来一种具有多实例的分段CNN 模型.(4) PCNN+Att [4]: 利用注意力机制改进了PCNN.(5) Lattice-LSTM [7]: 使用基础的Lattice-LSTM 模型加注意力机制作为对比实验.实验结果如表2所示.各模型的召回率随训练次数的变化如图2所示.表2 实验结果模型召回率F 1AUC BLSTM 0.51780.61040.5021Att-BLSTM 0.52730.59480.5042PCNN 0.49230.610.4826PCNN+Att 0.52320.60550.5041Lattice-LSTM 0.58220.63880.5688PL-Lattice0.59740.67570.57940.6501020304050607080训练次数PL-latticeBi-LSTMAtt-BLSTMPCNNPCNN+AttLattice-LSTM图2 各模型召回率随训练次数的变化曲线计算机系统应用2021 年 第 30 卷 第 3 期194PL-Lattice 模型的F 1值和AUC 随训练次数的变化如图3所示.从实验结果可以看出, 注意力机制的加入能够使模型关注到句子中更重要的部分, 从而提升模型的表现能力. 由于LSTM 模型相对于CNN 模型在处理序列数据上拥有天然的优势, 所以会表现出更好的水平.本文提出的PL-Lattice 模型在各方面都优于其他5种模型. 经过分析, 认为主要的原因是本文对于分词更加精准, 模型使用了多粒度的信息, 使词向量的表示更加合理化, 并且加入了双重注意力机制, 从多个方面提升了模型的可解释性和能力.F 1AUC1020304050607080训练次数图3 PL-Lattice 模型F 1和AUC 随训练次数的变换曲线5 结论与展望本文提出了一种用于中文关系的PL-Lattice 模型,该模型同时使用了字符级别和词级别的信息, 并且引入了外部语义库来表示词向量, 使其拥有更深层次的语义信息, 避免了一词多义的现象. 加入了基于词级和基于句子级别的双重注意力机制, 关注了词和句子的多个方面. 在散文数据集上与其他5种模型进行了对比, 表现出更好的优越性.在未来, 可以将更多粒度的语料信息融入到模型中, 这些信息可能会由于模型挖掘更深层次的意义特征.参考文献Liu CY, Sun WB, Chao WH, et al . Convolution neuralnetwork for relation extraction. Proceedings of the 9th International Conference on Advanced Data Mining and Applications. Hangzhou, China. 2013. 231–242.1Zeng DJ, Liu K, Lai SW, et al . Relation classification viaconvolutional deep neural network. Proceedings of the 25th International Conference on Computational Linguistics.Dublin, Ireland. 2014. 2335–23442Zeng DJ, Liu K, Chen Y, et al . Distant supervision forrelation extraction via piecewise convolutional neural networks. Proceedings of the 2015 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. Lisbon, Portugal.32015. 1753–1762.Lin YK, Shen SQ, Liu ZY, et al . Neural relation extractionwith selective attention over instances. Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. Berlin, Germany. 2016. 2124–2113.4Zhang DX, Wang D. Relation classification via recurrentneural network. arXiv preprint arXiv: 1508.01006, 2015.5刘鉴, 张怡, 张勇. 基于双向LSTM 和自注意力机制的中文关系抽取研究. 山西大学学报(自然科学版), 2020, 43(1):8–13.6Zhang Y, Yang J. Chinese NER using lattice LSTM.Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. Melbourne, Australia. 2018.1554–1564.7Qi FC, Yang CH, Liu ZY, et al . OpenHowNet: An opensememe-based lexical knowledge base. arXiv preprint arXiv:1901.09957, 2019.8Mikolov T, Sutskever I, Chen K, et al . Distributedrepresentations of words and phrases and theircompositionality. Proceedings of the 26th International Conference on Neural Information Processing Systems. Red Hook, NY, USA. 2013. 3111–3119.9Xu JJ, Wen J, Sun X, et al . A discourse-level named entityrecognition and relation extraction dataset for Chinese literature text. arXiv preprint arXiv: 1711.07010, 2019.102021 年 第 30 卷 第 3 期计算机系统应用195。
机器翻译和自动文摘
• 自然语言理解(Natural Language Understanding， NLU)，也称为计算语言学 (ComputationalLinguistics)，是研究如何利用计算 机来理解和生成自然语言的理论和方法⋯ ．它是人 工智能三大研究方向之一；是一门自然科学和社会 科学交叉的学科，特别是计算机科学、数学、语言 学、心理学和哲学相互交叉的科学。
2013/7/13 14
机器翻译新热潮
• 1999年开始，出现了一个机器翻译的 新热潮，其最主要的特征是统计机器 翻译方法开始占据主导地位，机器翻 译的质量出现了一个跨越式的提高
2013/7/13
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机器翻译的新热潮
• 1980年代末IBM首次开展统计机器翻译研究 • •年IBM首次提出统计机器翻译的信源信道模型 • 1993年IBM提出五种基于词的统计翻译模型IBM Model 15 • 1994年IBM发表论文给出了Candide系统与Systran系统在 ARPA评测中的对比测试报告 • 1999年JHU夏季研讨班重复了IBM的工作并推出了开放源 代码的工具 • 2001年IBM提出了机器翻译自动评测方法BLEU • 2002年NIST开始举行每年一度的机器翻译评测 • 2002年第一个采用统计机器翻译方法的商业公司 Language Weaver成立
2013/7/13 30
• 转换规则形式：
S:S1+S2+‥+Si<C1 C2‥Ck>→T1+T2+‥+Tj:T
• 上式理解为S是SL(源语言)的某个待翻译单位(句 子、短语等等)，S1~S2 是S中的下一级组成单位； 对于S，如果满足条件<C1 C2‥Ck> , 则TL(目标语言) 中有T1~Tj译文构成了相应的等价物T。 • 上述方法称为基于句法的转换方法, 因为 S1+S2+‥+Si一般来说就是源语言的的句法结构表示； 也可以称为直接转换方法， 因为对于每个源语言 的翻译组块， 都马上给出一个目标语言组块与之 对应。应该说， 这种转换方法符合人的直觉认识， 也能够实现。
语义三元组提取-概述说明以及解释
语义三元组提取-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述:语义三元组提取是一种自然语言处理技术，旨在从文本中自动抽取出具有主谓宾结构的语义信息。
通过将句子中的实体与它们之间的关系抽取出来，形成三元组（subject-predicate-object）的形式，从而获得更加结构化和可理解的语义信息。
这项技术在信息检索、知识图谱构建、语义分析等领域具有广泛的应用前景。
概述部分将介绍语义三元组提取的基本概念、意义以及本文所要探讨的重点内容。
通过对语义三元组提取技术的介绍，读者可以更好地理解本文后续内容的研究意义和应用场景。
1.2 文章结构本文将分为三个主要部分，分别是引言、正文和结论。
在引言部分，将从概述、文章结构和目的三个方面介绍本文的主题内容。
首先，我们将简要介绍语义三元组提取的背景和意义，引出本文的研究对象。
接着，我们将介绍文章的整体结构，明确各个部分的内容安排和逻辑关系。
最后，我们将阐明本文的研究目的，明确本文要解决的问题和所带来的意义。
在正文部分，将主要分为三个小节。
首先，我们将介绍语义三元组的概念，包括其定义、特点和构成要素。
接着，我们将系统梳理语义三元组提取的方法，包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法等。
最后，我们将探讨语义三元组在实际应用中的场景，包括知识图谱构建、搜索引擎优化和自然语言处理等方面。
在结论部分，将对前文所述内容进行总结和展望。
首先，我们将概括本文的研究成果和亮点，指出语义三元组提取的重要性和必要性。
接着，我们将展望未来研究方向和发展趋势，探索语义三元组在智能技术领域的潜在应用价值。
最后，我们将用简洁的语言作出结束语，强调语义三元组提取对于推动智能化发展的意义和价值。
1.3 目的本文的目的是介绍语义三元组提取这一技术，并探讨其在自然语言处理、知识图谱构建、语义分析等领域的重要性和应用价值。
通过对语义三元组概念和提取方法的讨论，希望能够帮助读者更好地理解和应用这一技术，提高对文本语义信息的理解和利用能力。
基于文本聚类的自动文摘系统的研究与实现
第３ ２卷 第 ４期
正 ２ ３
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文 标 码ｌ 献 识 Ａ
中 分 号 Ｔ ３Ｉ 田 类 ： Ｐ９
基 于文本聚类 的 自动 文摘 系统 的研 究与实现
郭庆琳 ， 孝虑 樊 ，柳长安
（． １ 华北 电 火学（ 北京州 ‘ 算机系 ，北京 ｌ２ ０ ；２ 北京 Ｊ 大学计算机 系，北京 ｌ ０ １ ０２６ ． ＝ ０ ８） ０
作 为 自然 浯言处 理 的一 个 蓖耍分 支的计算机 自动 文摘 已成为 ｌｔ ｎｔ ｎ ｒｅ 信息时代 的必然需求…。自动文摘 系指利 用计 ｅ
采 用多层 ＢＳ结构 ，从逻 辑上分为 Ｗｅ 务器、应用服务器 ／ ｂ服 和数据库服 务器 。由 Ｗｅ ｂ服务器提供系统的输 入， 出服务 ， 输
库等。 系统主要组成如 Ｆ：（） １ 自动分词和标注模块；（） ２基于统
ｉ ｌ ｍｅ ｔ ｄ ｍｐ ｅ ｎ ｅ
［ ｅ ｏｄ ］Ａ ｔ ａ ｃ ｂｔ ｃ Ｔ ｘ ｃ ｓ ｒＮ ｔｌ ｎ ｕ ｇ ｎｅｓ ｎ ｉ Ｋ ｙ ｒｓ ｕ ｍ ｔ ｓ ａｔ ｃ ｌ ｌ ｔ ； ａ ａ ｌ ｇ ａ ｅ ｄ ｒ ａ ｄ ｇ ｗ ｏ ｉａ ｒ ； ｕ ｅ ｕ ｌａ ｕ ｔ ｎ
算机 自动地 从原 始文 献 中生成准确 全 面地反 映义献 中心 内 容、而且 语言简洁连贯 的摘 耍。在某种意 义上，信 息检索变 得比信 息本身还重要 。
一种主题句发现的中文自动文摘研究
本文提出 了一种基于主题句 发现 的中文 自动文摘算法 。
数实现 了一个术语长度的单调函数。术语长度术语频率方法
该算法包含了 ３个主要部分 ：（） １ 特征词发现。本文没有使用
传统 的词语作为最小语义单位 ，而是采 用一种新 的术语抽取 方法获得文本 的术语 ，同时采用术语 长度术语频率方法进行
法进行术语权 重计算，获得特征词 。利用一种改进 的 ｋｍ ａ ｓ － ｅｎ 聚类算法进行句子聚类 文摘 ，在各项 指标 上优于传统 的文摘 。
关健词 ：主题 句发现 ；自动文摘 ；句 子聚类 ； 自 然语言 处理
Ｃｈ ｎ ｓ ｔ ｍ ａ ｉ ｕ ｍ ａ ｉａ ｉ ｎ ｉ ｅ ｅＡｕ ｏ ｔｃＳ ｍ ｒｚ ｔｏ Ｂａ ｅ ｎ Ｔｈ ｍ ａ ｉ ｅ ｔ ｎ ｅＤｉｃ ｖ ｒ ｓｄ０ ｅ ｔ Ｓ ｎ ｅ ｃ ｓｏ ｅ ｙ ｃ
［ ｓ ａｔ Ａｂ ｔ ｃ］Ａｕｏ ｔ ｕ ｒ ｔｍａｉ ｓｍｍａｉａｉｎｉ ｏ ｅ ｏ ｉ ｒｓａｃ ｉｌｓｉ ａｕａ ｌｎ ｕｇ ｒｃｓｉｇ Ｔ ｉ ｐ ｐｒｐｏ ｏｅ ｐｃａ Ｃ ｉｅｅ ｃ ｒ ｔ ｓ ｎ ｆｍａｎ ｅｅｒｈ ｆ ｄ ｎｎ ｔｒｌ ａ ｇ ａｅｐｏ ｅｓｎ ． ｈｓ ａ ｅ ｒｐ ｓｓａｓｅｉｌ ｈｎｓ ｚ ｏ ｅ
中 圈分类号：Ｔ３１ Ｐ１
种主题 句发现 的 中文 自动 文摘研 究
壬 荫 ，李春贵 ，唐培和 ，壬 晓荣
（．广西工 学院计 算机工程 系，柳州 ５ ５ ０ １ ４ ０ ６；２ ．华中师范大学计算机科 学系，武汉 ４ ０ ７ ） ３０ ９
’
摘
要 ： 出了一种基于主题句发现的中文 自动文摘方法 。 提 该方法使 用术语代 替传统 的词语作为最小语义单位 ，采用术语 长度术语频率 方
基于深度学习和自然语言处理的自动文摘和摘要技术研究
基于深度学习和自然语言处理的自动文摘和摘要技术研究随着互联网时代的到来，人们在处理信息时所面对的问题越来越多，其中之一就是信息过载。
在海量的文本数据中，寻找有价值的信息变得越来越困难，时间成本会大幅增加。
因此，出现了自动文摘和摘要技术，帮助我们快速理解、获取文本信息。
自动文摘和摘要技术是一种利用计算机技术，通过对文本进行处理提取出文章的主旨意义，生成包含核心信息的简要概述。
这项技术在如今的信息时代中尤为重要，可以快速且精准地进行文本处理，从而大大缩短了信息筛选的过程。
下面我们从深度学习和自然语言处理两个方面探讨自动文摘和摘要技术的研究进展。
一、深度学习应用于自动文摘和摘要深度学习在自动文摘和摘要技术中的应用，是近年来最大的进步之一。
深度学习通过模拟人脑神经元的工作方式，使计算机可以自动识别和理解数据，用于自然语言处理等领域。
在自动文摘和摘要技术中，深度学习被广泛运用于语义分析、关键词提取和生成式摘要等方面。
自动文摘和生成式摘要均需要模型对原文进行分析和理解，从而能够自动地提取出核心信息并生成简要的文字概述。
以生成式摘要为例，现有的模型大多采用编码器-解码器结构，其中编码器将输入的文本转换为表示其含义的向量，解码器则使用该向量来生成新的摘要文本。
这些模型通常使用RNN、LSTM等深度学习算法进行训练，可以在短时间内处理大量的文本数据。
另一方面，关键词提取是自动文摘技术的主要应用之一。
关键词提取是指从一篇文章中找出最能代表其主旨的几个单词或短语。
常用的关键词提取方法包括TF-IDF、TextRank和基于深度学习的方法等。
其中基于深度学习的方法通常基于词向量模型，使用特定的深度神经网络模型进行训练和推理。
虽然深度学习已经在自动文摘和摘要技术中取得了不少成果，但现有的模型仍然面临着一些挑战。
例如，由于深度学习依赖于大量的标注数据，因此模型通常需要耗费大量的成本和时间进行训练。
此外，生成式摘要模型还有可能生成内容不够准确或者不通顺的问题，因此还需要进一步改进和优化。
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WordNet
WordNet是一个覆盖面较广的英文语义知识库. 在WordNet里,n、v、adj和adv等被分成同义词集合(Synset)。
每个集合表示一个概念,每个词可属于多个集合(即一词多义),不 同集合又按概念之间的同义、上下位等各种关系组织起来.建立 语义网络。 时间：时代、时候和时期。
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MeSH
2、 树状结构表 主题词划分15类：1-9级 逻辑和隶属关系 树状结构表将字顺表中的主题词按照每个词的词义范畴和学科 属性，分别归入15个大类之中，多数大类又进一步细分多达9 级。每一级类目用一组号码标明，级与级之间用“.”号隔开。 主题词上、下级之间采用逐级缩进格式表现主题之间的隶属关 系，每个主题词都有一个或两个以上的树状结构号，该号是联 系字顺表和树状结构表的纽带。
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MeSH
4. 简单的语义关系 MeSH中简单的语义关系 MeSH词表的参照系统包括用代参 照,即非主题词见主题词(即“See”和“X”参照),入口词包括同 义词、近义词、缩写、不同的拼写形式及其他用代形式。在标 引或检索时,入口词在计算机程序中会自动地将入口词转换为相 应的叙词。 如Outbreak See Disease Outbreaks。以此来处理主题词与非主题 词之间的相互关系。
基于语义的自动文摘介绍
计算机
目录
Leabharlann 1 介绍 2 两个语义模型
2.1 2.2 语义知识模型 统计主题模型
3 总结
1、介绍
基于语义的自动文摘方法能解决自动文摘处理中语言复杂性 问题,在克服领域局限性的同时从本质上提高文摘的质量.常用 语义模型包括统计主题模型和语义知识模型. 基于语义的自动文摘是对传统文摘技术基于语义模型的扩充, 在自动文摘的预处理、文档转换、文档候选片段提取和文摘生 成4个基本过程中使用各种语义分析方法.
1999年Hofmann提出的PLSA模型来模拟文档中词的产生过 程.2003年Blei等人基于PLSA提出了LDA模型,对文档的产生过程 进行模拟,发现的主题能捕获词之间的相关性. 14
统计主题模型PLSA
PLSA模型将文档的生成这样设计：第一步，我们抛一个有H面的骰子， 每个面代表一个主题，各个面概率不一，得到一个主题；第二步，这个 主题又对应了一个有T个面的骰子，每个面代表一个词，抛这骰子N次， 得到一篇文章。其实我觉得这个模型可以看作是两个词袋模型的组合， 第一个做一次，确定主题，第二个重复独立做N词，确定文章。下面是 一个直观图（借用LDA数学八卦的图了）：
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MeSH
3. 词组性主题词的弥补作用 MeSH词组性主题词的两种形式： 自然语序：adj+n Hypothalamic Disease 倒装语序：n+adj 名词形中心词提前例如: Colon Colon,Ascending Colon,Descending Colon,Sigmoid Colon,Transverse
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统计主题模型LDA
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统计主题模型LDA
LDA模型中一篇文档生成的方式如下:
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统计主题模型HTMM
基于语义
隐主题马尔科夫模型
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3、总结
基于语义的自动文摘技术强调语义分析在自动文摘中的作 用,但并不代表仅仅使用语义分析就可以实现自动文摘的全过程. 基于语义的自动文摘技术现阶段尚还停留在对词义的理解 层次上,有待我们结合语义学、本体论、概率学和统计学等多个 领域的研究,逐步达到对句子语义的掌握,乃至最后真正实现对 全文语义的理解.
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Ontology
本体 本体是关于一些主题的 清晰规范的说明。 1 术语表 2 术语关系集 主题图的概念模型
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MeSH
基于语义的自动文摘系统的移植性有待增强.自动文摘系统的移 植性是决定自动文摘技术发展的关键之一.使用本体的自动文摘 系统现在大部分出现在医学领域,这主要是由于其他领域中尚还 缺少类似于MeSH的大型领域本体.
9
MeSH
1. 严格规范的科学语言。 不允许一词多义和一义多词。 把同义检索词归一检索。
严格的同义规范、词义规范、词类规范、词型规范,明确词的含义及所涉及 的范围,使得每一个叙词在词语的形式和语义上只能有一个概念,不允许一词 多义和一义多词,避免了标引人员和检索人员人为造成的误差。 在检索中， 最为检索人员熟悉的是Neoplasm这个科学用词,它包含了 Tumors,Tumor,Benign Neoplasms,Neoplasms,Benign,Benign Neoplasm,Neoplasm,Benign,Cancer,Cancers这些同义词,这些同义词以入口词 的形式出现在MeSH表中,当用MeSH对医学知识进行标引、组织和检索时,表 达肿瘤概念的也只能是科学语言———Neoplasm,而不是本时常用的 Tumor,Cancer等自然语言。
《医学主题词表》(Medical Subject Headings,简称MeSH)是美国医学图书馆 编纂的一部大型医学专业叙词表,是手工检索IM(Index Medicus)和计算机检 索Medline的主题词文本,也是医学领域使用最广泛最具权威的词表。 MeSH是对生物医学文献进行主题分析、标引和检索时使用的权威性词表。
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谢谢
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2.2 统计主题模型
统计主题模型(Statistical topic models)通过参数估计寻找一个 低维的多项式分布集合,每个多项式分布称为一个主题(Topic),用 来捕获词之间的相关信息. 潜在语义分析(LSA)是由Deerwester等人[3]于1988年提出的最 早的统计主题模型.它对语义距离的估计,不是依赖表层的统计 数据,而是采用一种具有强大推论能力的数学分析方法———奇 异值分解(SVD).
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统计主题模型LDA
LDA是一种主题模型，它可以将文档集中每篇文档的主题按照概率 分布的形式给出。同时它是一种无监督学习算法，在训练时不需要 手工标注的训练集，需要的仅仅是文档集以及指定主题的数量k即 可。此外LDA的另一个优点则是，对于每一个主题均可找出一些词 语来描述它。 LDA是一种典型的词袋模型，即它认为一篇文档是由一组词构成的 一个集合，词与词之间没有顺序以及先后的关系。 一篇文档可以包含多个主题，文档中每一个词都由其中的一个主题 生成。
4
2、两个语义模型
统计主题模型和语义知识模型. 2.1 语义知识模型以语义关系为重点描述对象,以语义知识库为 表示形式,为涉及到语言形式的计算机处理操作提供语义知识约 束条件.作为一个具有结构性、代表性、可机读性的一定规模的 语义知识集合,语义知识库在自然语言处理的各个领域都有广泛 的应用.应用较为广泛的语义知识库包括： WordNet和HowNet等本体库.
3
1、介绍
基于语义的自动文摘方法,采用语义学、哲学、统计学和概 率学等多领域知识,通过语义模型对语义空间建模,生成文档在 语义空间里的表示,然后通过语义分析手段提取文摘候选片段, 根据片段之间的语义关系得到可读性强的文摘结果.
基于语义的自动文摘方法能解决自动文摘处理中语言复杂性 问题,在克服领域局限性的同时从本质上提高文摘的质量.
6
HowNet
HowNet：汉语+英语 以揭示概念与概念之间，以及概念所具有的属性之间的关系为 基本内容的常识知识库。 知识工程师来设计知识库的框架。 HowNet认为所有概念都是由基本义元组成.它通过对中文基本 义元的分析,用有限的义元集合描述无限的概念集合,然后再将 概念与概念之间的关系及概念的属性与属性之间的关系用网状 的知识系统表示出来.