【摘 要】
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知识图谱作为一种高效的结构化数据存储形式,能够为自然语言处理的下游应用提供有力的数据支持,来满足人们日益增长的需求。非结构化数据是最常见的一种数据形式,也是构建知识图谱的重要数据来源。利用非结构化数据构建知识图谱涉及许多自然语言处理技术,命名实体识别和实体对齐是这个过程中不可或缺的关键技术。命名实体识别是将非结构化数据识别为结构化数据的基础,它的准确性直接影响后续任务的性能。实体对齐不仅能够帮助单
【基金项目】
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大连市科技创新基金2020JJ26GX035; 国家自然科学基金项目No.62076048
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知识图谱作为一种高效的结构化数据存储形式,能够为自然语言处理的下游应用提供有力的数据支持,来满足人们日益增长的需求。非结构化数据是最常见的一种数据形式,也是构建知识图谱的重要数据来源。利用非结构化数据构建知识图谱涉及许多自然语言处理技术,命名实体识别和实体对齐是这个过程中不可或缺的关键技术。命名实体识别是将非结构化数据识别为结构化数据的基础,它的准确性直接影响后续任务的性能。实体对齐不仅能够帮助单个知识图谱增加新的实体和关系来扩展规模,也可以直接集成多个不同的知识图谱。在大数据背景下,文本中的实体具有复杂性和多样性的特点,研究如何提升命名实体识别和实体对齐准确率,具有非常重要的现实意义。本文主要针对命名实体识别和实体对齐任务中存在的问题进行研究:（1）在命名实体识别任务中,现有的识别模型主要将文本视为单纯的线性序列,并使用循环神经网络抽取其中的语义信息作为词表示,这导致模型在编码序列过程中会丢失文本的结构信息。为了克服这一缺点,本文提出了一种基于门控信息融合的命名实体识别模型（Bi LSTM-GAT-Gate-CRF,BGGF）,该模型通过双向长短时记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory,Bi LSTM）学习文本中的语义信息,同时使用图注意力网络（Graph Attention Network,GAT）编码依存句法树中单词之间的依存信息。模型进一步通过构造信息控制门来控制这两种不同类型信息的融合,得到更好的词表示。本研究在三个常用的命名实体识别数据集上进行实验测试模型性能,实验结果充分表明本文所提出的模型在提高命名实体识别精度的有效性。（2）在实体对齐任务中,不同知识图谱中的等价实体通常有不同的表面形式或者不同的邻域,这导致模型在使用图卷积神经网络（Graph Convolutional Network,GCN）聚集实体周围的邻域信息,学习实体表示时会引入大量噪音。另外,关系三元组表述的事实具有很强的方向性,而GCN的卷积操作不能编码实体方向。为了应对这些问题,本研究提出了一种基于结构增强的实体对齐模型（Structure-Enhanced Entity Alignment,SEEA）,该模型能够利用LSTM充分抽取实体名称中的语义信息来减轻结构差异带来的负面影响,并编码关系三元组中实体的方向信息以学习更好的实体表示,同时通过获取实体间的结构相似信息有效提高模型的对齐性能。此外本研究还使用半监督的机器学习方法减轻模型对标注对齐实体的依赖。本研究在三个常用的实体对齐数据集上进行实验,实验结果充分表明SEEA模型的有效性,与现有实体对齐方法相比达到最先进水平。
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