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融合汉字结构和边界增强的嵌套命名实体识别方法
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作者 陈鹏 向道岸 +1 位作者 李旭 陈世洁 《现代电子技术》 北大核心 2025年第14期108-116,共9页
嵌套的命名实体之间蕴含着丰富的语义关系和复杂的结构信息,传统的序列标记方法通常无法准确识别嵌套实体,即那些嵌套在内部的实体。为解决该问题,提出一种融合汉字结构和边界增强的嵌套命名实体识别模型BCBE-NNER。该模型首先通过循环... 嵌套的命名实体之间蕴含着丰富的语义关系和复杂的结构信息,传统的序列标记方法通常无法准确识别嵌套实体,即那些嵌套在内部的实体。为解决该问题,提出一种融合汉字结构和边界增强的嵌套命名实体识别模型BCBE-NNER。该模型首先通过循环神经网络来融合汉字结构等信息,以生成特殊的文本表示信息;其次,使用两个独立的GRU层对生成的文本表示信息进行实体头部和尾部预测,进一步加强实体的边界信息,并采用异构图神经网络进行迭代更新。结果表明:在嵌套CMeEE-V2数据集上,BCBE-NNER模型的F1值由原来的72.11%提高为74.12%,提升了2.01%;在平面Weibo NER数据集上,BCBE-NNER模型的F1值由原来的72.77%提高为75.10%,提升了2.33%。 展开更多
关键词 嵌套命名实体识别 汉字结构 边界增强 异构图神经网络 序列标记 特征融合
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面向复杂网络舆情知识发现的事理图谱方法优化
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作者 肖亚龙 冯皓 +1 位作者 朱承璋 冯杰 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2024年第10期134-143,共10页
[研究目的]优化事理图谱构建方法,提升事理图谱工具在非结构化网络舆情数据中的知识发现能力,能更好挖掘复杂网络舆情事件内部的因果关系和演化路径。[研究方法]研究采用RoBERTa预训练模型进行序列标注以取代传统模式匹配方法,引入Word2... [研究目的]优化事理图谱构建方法,提升事理图谱工具在非结构化网络舆情数据中的知识发现能力,能更好挖掘复杂网络舆情事件内部的因果关系和演化路径。[研究方法]研究采用RoBERTa预训练模型进行序列标注以取代传统模式匹配方法,引入Word2Vec词向量和BERTopic主题模型取代传统机器学习聚类算法,对知乎平台“硅谷银行破产”网络舆情进行实证分析。[研究结论]结果表明,融合深度学习与序列标注的因果关系抽取在114901个上下文中识别到68613条原始因果事件对,相较模式匹配方法高出46.47%;基于词向量与主题聚类模型的事件泛化将2148个代表事件划归为14个主题,在文本特征和语义特征层面的泛化效果优于K-means算法。该文依据优化方法构建的网络舆情事理图谱围绕核心主题呈现“循环型”“紧密型”“长链型”的演化路径特征,构建流程和分析过程可为网络舆情治理提供工具及决策支持。 展开更多
关键词 网络舆情 事理图谱 知识发现 深度学习 序列标注 主题聚类
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面向电力知识图谱构建的重叠实体关系联合抽取方法 被引量:3
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作者 束嘉伟 杨挺 +1 位作者 耿毅男 于洁 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期4912-4922,I0010,I0011,共13页
作为构建电力知识图谱的关键步骤,知识抽取可以从海量非结构化电力文本中准确抽取出实体和关系。但是,传统流水线式方法存在识别的错误信息后向传递、实体识别和关系抽取任务割裂以及易产生冗余信息的问题,进而导致抽取准确率低、抽取... 作为构建电力知识图谱的关键步骤,知识抽取可以从海量非结构化电力文本中准确抽取出实体和关系。但是,传统流水线式方法存在识别的错误信息后向传递、实体识别和关系抽取任务割裂以及易产生冗余信息的问题,进而导致抽取准确率低、抽取信息不全面,最终影响知识图谱的准确构建。针对上述问题,提出面向电力知识图谱构建的重叠实体关系联合抽取方法,通过改进的序列标注方案进行联合抽取,构建了电力领域专属预训练PowerRoberta模型,并增加对抗训练,提高了模型抽取电力知识的准确度和对陌生信息的预测能力。最后,以实际变电站巡检数据为例进行了实验分析与配电知识图谱可视化构建,结果表明所提出的联合抽取方法提升了知识抽取的准确率,准确率达到91.67%,可有效支撑配电网智能信息检索、辅助决策高级应用。 展开更多
关键词 自然语言处理 电力知识图谱 知识抽取 实体关系联合抽取 序列标注 关系重叠
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双圈图的邻点可约全标号
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作者 王丽 李敬文 +1 位作者 宋晨 常文文 《华中师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期409-418,共10页
图G(V,E)的邻点可约全标号(adjacent vertex reducible total labeling,AVRTL)是一个从V(G)∪E(G)到连续整数集{1,2,…,|V(G)|+|E(G)|}的双射,且图中所有相邻同度顶点的标号之和均相同,为S(u)=f(u)+∑uw∈E(G)f(uw).该文结合现实问题,... 图G(V,E)的邻点可约全标号(adjacent vertex reducible total labeling,AVRTL)是一个从V(G)∪E(G)到连续整数集{1,2,…,|V(G)|+|E(G)|}的双射,且图中所有相邻同度顶点的标号之和均相同,为S(u)=f(u)+∑uw∈E(G)f(uw).该文结合现实问题,借鉴传统遗传算法、蜂群算法等智能算法思路,设计了一种新型的AVRTL算法,通过预处理函数、调整函数等,利用循环迭代寻优的方式得到有限点内所有双圈图的邻点可约全标号结果.对实验结果进行分析,发现几类图的标号规律,总结得到若干定理并给出证明,最后给出猜想:所有的双圈图均为AVRTL图. 展开更多
关键词 双圈图 邻点可约全标号 算法 图标号
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具有公共边的双圈图的奇优美标号及其算法 被引量:13
5
作者 刘家保 王林 陆一南 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期857-859,共3页
文章对于有1条公共边的一类双圈图的奇优美标号进行了研究,运用算法分析的思想设计了奇优美标号算法,得出了其奇优美标号,并证明了这类双圈图是奇优美图等结论。
关键词 奇优美标号 奇优美图 双圈图类
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双圈图G(n,m)的奇优美标号及其算法 被引量:13
6
作者 刘家保 王林 陆一南 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第5期708-710,共3页
文章对于一条路连接2个单圈图生成的一类新的双圈图进行了研究,运用算法分析与设计的思想设计了奇优美标号算法,得出奇优美标号,并给出了此类双圈图是奇优美图等结论。
关键词 奇优美标号 奇优美图 双圈图类
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具有奇优美性的一类龙图 被引量:5
7
作者 刘信生 刘元元 +2 位作者 姚兵 缑艳 李峰 《西南大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期47-51,共5页
根据复杂网络研究的需要,定义了(k,m)-龙图和一致(k,m)-龙图,这类图具有优美性、奇优美性等性质.主要研究了这类龙图的奇优美性,定义了这类龙图的奇优美标号,其证明方法可算法化.
关键词 龙图 奇优美标号 奇优美图
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一类新的优美树 被引量:5
8
作者 戴丽 王正华 谢政 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期129-132,共4页
Rosa等人于1966年提出了著名的优美树猜想,即任何树都是优美图。该猜想至今没有得到证明或否定,仅有一些特殊树类被证明是优美图。通过构造路Pn=v0v1…vn的平衡标号f使f(v0)=k,其中k为任意不大于n的非负整数,且4k≠n,3n,进而给出一种新... Rosa等人于1966年提出了著名的优美树猜想,即任何树都是优美图。该猜想至今没有得到证明或否定,仅有一些特殊树类被证明是优美图。通过构造路Pn=v0v1…vn的平衡标号f使f(v0)=k,其中k为任意不大于n的非负整数,且4k≠n,3n,进而给出一种新的优美树的构造方法,使已知的优美树大大增加。 展开更多
关键词 优美图 顶点标号 平衡标号
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无向图同构的快速算法 被引量:5
9
作者 侯爱民 郝志峰 +1 位作者 胡传福 陆海鹏 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第10期79-83,共5页
规范标记算法和顶点划分算法是判断无向图同构的两种重要途径,其缺点是要么无法对图进行规范标记,从而不能进行判断;要么必须进行不断地回溯和试探,从而造成指数阶时间开销.对于任何两个同构的无向图,各自新增一个顶点和若干条关联边,... 规范标记算法和顶点划分算法是判断无向图同构的两种重要途径,其缺点是要么无法对图进行规范标记,从而不能进行判断;要么必须进行不断地回溯和试探,从而造成指数阶时间开销.对于任何两个同构的无向图,各自新增一个顶点和若干条关联边,可获得父图.当且仅当新增顶点的邻接点在原同构图中保持同构关系时,父图同构.根据这个充要条件,文中使用高效的必要条件筛选同构函数候选集,采用基于子图同构判断超图同构的策略,提出一种新的无需回溯的快速算法,用于降低时间开销,保证判断正确.通过理论论证和实际案例测试,验证了该算法的有效性. 展开更多
关键词 子图同构 快速算法 规范标记算法 顶点划分算法
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复合毛毛虫树的优美及奇优美性 被引量:4
10
作者 姚兵 张家娟 郭璟霞 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2012年第4期147-150,共4页
对于一棵n阶树T,如果存在一个映射f:V(T)→{0,1,2,…,n-1},对不同的顶点x,y∈V(T),有f(x)≠f(y),且边标号集合{f′(uv)|uv∈E(T)}={1,2,…,n-1},其中f′(uv)=|f(u)-f(v)|,称T为优美树,并称f为T的一个优美标号.利用优美树的定义和性质证... 对于一棵n阶树T,如果存在一个映射f:V(T)→{0,1,2,…,n-1},对不同的顶点x,y∈V(T),有f(x)≠f(y),且边标号集合{f′(uv)|uv∈E(T)}={1,2,…,n-1},其中f′(uv)=|f(u)-f(v)|,称T为优美树,并称f为T的一个优美标号.利用优美树的定义和性质证明复合毛毛虫树的优美性和奇优美性. 展开更多
关键词 毛毛虫树 二分图 优美标号 奇优美标号
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关于图P_n^3的优美性 被引量:36
11
作者 林育青 《华南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2000年第3期21-24,共4页
定义了图P3n,得到了结论 :当n =6k和n =6k +1(k为任意自然数 )时 ,图P3n 都是优美图 ,同时 。
关键词 优美图 优美标号 奇点 偶点 递推算法
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直径为4的奇优美树 被引量:4
12
作者 李武装 严谦泰 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2009年第11期1780-1782,共3页
对于简单图G=<V,E>,如果存在一个映射f:V→{0,1,2,…,2E|-1}满足:对任意的u,v∈V,若u≠v,则f(u)≠f(v);max{f(v)|v∈V}=2|E|-1;对任意的e1,e2∈E,若e1≠e2,则g(e1)≠g(e2),此处g(e)=|f(u)-f(v)|,e=uv;{g(e)|e∈E}={1,3,5,…,2|E|-... 对于简单图G=<V,E>,如果存在一个映射f:V→{0,1,2,…,2E|-1}满足:对任意的u,v∈V,若u≠v,则f(u)≠f(v);max{f(v)|v∈V}=2|E|-1;对任意的e1,e2∈E,若e1≠e2,则g(e1)≠g(e2),此处g(e)=|f(u)-f(v)|,e=uv;{g(e)|e∈E}={1,3,5,…,2|E|-1},则称G为奇优美图,f称为G的奇优美标号。提出一个猜想:每棵树都是奇优美的,文章证明了直径为4的树都是奇优美的。 展开更多
关键词 直径 奇优美图 奇优美标号
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探讨斐波纳契毛毛虫树的边标号 被引量:1
13
作者 刘信生 王蓓蓓 +1 位作者 陈璟 姚兵 《西北大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期629-633,644,共6页
为了探讨斐波纳契毛毛虫树的边标号,采用不同于原定义的图标号的方法 -先从边对每个图进行标号。利用先从边标号的特点,主要讨论了1-斐波纳契毛毛虫树的边二分奇优美标号,边优美标号及边魔幻全标号。最后讨论了1-斐波纳契毛毛虫超级同... 为了探讨斐波纳契毛毛虫树的边标号,采用不同于原定义的图标号的方法 -先从边对每个图进行标号。利用先从边标号的特点,主要讨论了1-斐波纳契毛毛虫树的边二分奇优美标号,边优美标号及边魔幻全标号。最后讨论了1-斐波纳契毛毛虫超级同构图的二分奇优美标号。这样的方法省去了大量繁复工作,大大提高了图标号的效率。 展开更多
关键词 1-斐波纳契毛毛虫树 边标号 二分奇优美标号 边优美标号 边魔幻全标号 超级同构图
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伞状树的奇强协调性 被引量:1
14
作者 李武装 崔群发 严谦泰 《河南师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期33-34,共2页
设G=<V,E>是一个简单图,若存在一个映射f:V(G)→{0,1,2,…,2|E|-1}满足(1)对任意的u,v∈V,若u≠v,则f(u)≠f(v);(2)对任意的e1,e2∈E,若e1≠e2则g(e1)≠g(e2),此处g(e)=f(u)+f(v),e=uv,且{g(e)|e∈E}={1,3,5,…,2|E|-1},则称G是... 设G=<V,E>是一个简单图,若存在一个映射f:V(G)→{0,1,2,…,2|E|-1}满足(1)对任意的u,v∈V,若u≠v,则f(u)≠f(v);(2)对任意的e1,e2∈E,若e1≠e2则g(e1)≠g(e2),此处g(e)=f(u)+f(v),e=uv,且{g(e)|e∈E}={1,3,5,…,2|E|-1},则称G是奇强协调图,f为G的奇强协调标号,讨论了一类树的奇强协调性. 展开更多
关键词 简单图 奇强协调图 奇强协调标号 伞状树
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基于知识增强的文本隐喻识别图编码方法 被引量:3
15
作者 黄河燕 刘啸 刘茜 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期140-152,共13页
隐喻识别是自然语言处理中语义理解的重要任务之一,目标为识别某一概念在使用时是否借用了其他概念的属性和特点.由于单纯的神经网络方法受到数据集规模和标注稀疏性问题的制约,近年来,隐喻识别研究者开始探索如何利用其他任务中的知识... 隐喻识别是自然语言处理中语义理解的重要任务之一,目标为识别某一概念在使用时是否借用了其他概念的属性和特点.由于单纯的神经网络方法受到数据集规模和标注稀疏性问题的制约,近年来,隐喻识别研究者开始探索如何利用其他任务中的知识和粗粒度句法知识结合神经网络模型,获得更有效的特征向量进行文本序列编码和建模.然而,现有方法忽略了词义项知识和细粒度句法知识,造成了外部知识利用率低的问题,难以建模复杂语境.针对上述问题,提出一种基于知识增强的图编码方法(knowledge-enhanced graph encoding method,KEG)来进行文本中的隐喻识别.该方法分为3个部分:在文本编码层,利用词义项知识训练语义向量,与预训练模型产生的上下文向量结合,增强语义表示;在图网络层,利用细粒度句法知识构建信息图,进而计算细粒度上下文,结合图循环神经网络进行迭代式状态传递,获得表示词的节点向量和表示句子的全局向量,实现对复杂语境的高效建模;在解码层,按照序列标注架构,采用条件随机场对序列标签进行解码.实验结果表明,该方法的性能在4个国际公开数据集上均获得有效提升. 展开更多
关键词 隐喻识别 图循环神经网络 知识增强方法 词义项知识 细类别句法知识 序列标注
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标号图的一个参量与排序问题 被引量:4
16
作者 喻平 《广西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 1995年第1期1-6,共6页
提出最小序图概念。
关键词 标号图 排序 最小序图 参量
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一类(P,P+1)-图是平衡的充要条件 被引量:4
17
作者 温一慧 《兰州大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2007年第4期104-106,109,共4页
用新的分析方法,研究了一类(p,p+1)-图B[n,n;d]的平衡性问题,首先得到了B[n,n;d]的平衡指标集,进而给出了B[n,n;d]是平衡图的充要条件,得到了一些新的结果.
关键词 平衡图 平衡指标集 友好顶点标号 充要条件
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融合多语义特征的命名实体识别方法 被引量:3
18
作者 左亚尧 陈皓宇 +2 位作者 陈致然 洪嘉伟 陈坤 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第7期2001-2008,共8页
针对语言普遍存在的字符间非线性关系,为捕获更丰富的语义特征,提出了一种基于图卷积神经网络(GCN)和自注意力机制的命名实体识别(NER)方法。首先,借助深度学习方法有效提取字符特征的能力,采用GCN学习字符间的全局语义特征,并且采用双... 针对语言普遍存在的字符间非线性关系,为捕获更丰富的语义特征,提出了一种基于图卷积神经网络(GCN)和自注意力机制的命名实体识别(NER)方法。首先,借助深度学习方法有效提取字符特征的能力,采用GCN学习字符间的全局语义特征,并且采用双向长短时记忆网络(BiLSTM)提取字符的上下文依赖特征;其次,融合以上特征并引入自注意力机制计算其内部重要度;最后,使用条件随机场(CRF)从融合特征中解码出最优的编码序列,并以此作为实体识别的结果。实验结果表明,与单一采用BiLSTM和CRF的方法相比,所提方法在微软亚洲研究院(MSRA)数据集和BioNLP/NLPBA 2004数据集上的精确率分别至少提高了2.39%和15.2%。可见该方法在中文和英文数据集上都具备良好的序列标注能力,且泛化能力较强。 展开更多
关键词 命名实体识别 序列标注 自注意力机制 图卷积网络 双向长短时记忆网络
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5次幂圈嵌套网络图的边-平衡指数集(m模3余0) 被引量:2
19
作者 郑玉歌 刘金萌 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第18期69-75,共7页
针对网络图边-平衡指数集标号问题,在等圈嵌套网络图的基础上,提出了幂圈嵌套网络图的概念,进而研究5次幂圈嵌套网络图的边-平衡指数集。利用基础图、带齿套圈子图、五点扇形子图组设计新思路,大大降低了构造标号图的复杂程度,确定了当m... 针对网络图边-平衡指数集标号问题,在等圈嵌套网络图的基础上,提出了幂圈嵌套网络图的概念,进而研究5次幂圈嵌套网络图的边-平衡指数集。利用基础图、带齿套圈子图、五点扇形子图组设计新思路,大大降低了构造标号图的复杂程度,确定了当m≡0(mod 3)且m≥4时,5次幂圈嵌套网络图的边-平衡指数集,并且给出了边-平衡指数集对应图形标号的设计方法。 展开更多
关键词 边-友好标号 边-平衡指数集 5次幂圈嵌套图 带齿套圈子图 五点扇形子图组
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关于图的顶点标号的几个结论
20
作者 孙宗剑 罗海鹏 +1 位作者 黎贞崇 何建东 《广西科学》 CAS 2008年第3期216-217,220,共3页
根据图顶点标号的定义以及图形结构,给出几类图的顶点标号的界值限定及包含三角形K3的(k,d)-优美图中边的条数与k的关系.
关键词 标号 顶点标号 奇顺序
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