【摘 要】
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自然语言是人类描述空间信息的重要方式,文本中蕴含了丰富的空间信息,从文本中高效、准确地抽取出有用的空间信息,对于问答系统、知识图谱构建、地理信息系统等许多相关应用有所助益。ISO-Space是当前较为完善的面向文本的空间信息标注规范,定义了空间元素和空间关系的概念,空间元素是基本的语义单元,空间关系描述了空间元素间的语义关联。自然语言在表达空间信息方面表现出多样性,这给空间信息抽取任务带来了极大挑
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自然语言是人类描述空间信息的重要方式,文本中蕴含了丰富的空间信息,从文本中高效、准确地抽取出有用的空间信息,对于问答系统、知识图谱构建、地理信息系统等许多相关应用有所助益。ISO-Space是当前较为完善的面向文本的空间信息标注规范,定义了空间元素和空间关系的概念,空间元素是基本的语义单元,空间关系描述了空间元素间的语义关联。自然语言在表达空间信息方面表现出多样性,这给空间信息抽取任务带来了极大挑战。本文基于ISO-Space,对面向文本的细粒度空间关系抽取技术开展研究,研究工作包括如下几个方面:本文研究了细粒度空间关系抽取任务,对于给定文本和标注好的空间元素,抽取出文本中的空间关系及其细粒度类型属性。针对该任务,本文提出了基于依赖识别的空间关系抽取方法DI4SR,抽取过程主要包括两阶段:首先利用基于深度自注意力神经网络的依赖识别模型识别出空间元素对之间的语义依赖,然后将语义依赖按照预定义的规则方法组合为完整的空间关系。该方法在Space Eval评测任务上取得了很好的效果。DI4SR方法识别细粒度类型属性时未能充分利用空间关系中的所有角色信息,因此本文提出了细粒度空间关系分类方法（FGSRC）,使用深度自注意力神经网络对空间关系进行特征表示,识别其细粒度类型属性。实验表明,对于细粒度空间关系抽取任务,DI4SR+FGSRC方法相较于单一的DI4SR方法取得了更好的结果。本文还研究了端到端的细粒度空间关系抽取任务,直接从未标注的文本中抽取细粒度空间关系。针对该任务,本文提出了基于多任务学习的联合抽取框架,以充分利用相关任务间的潜在相关信息。实验表明,基于多任务学习的联合抽取框架的抽取效果好于传统的流水线抽取框架。
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