项目名称: 藏文实体语义关系抽取理论与方法研究

项目编号: No.61262054

项目类型: 地区科学基金项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 于洪志

作者单位: 西北民族大学

项目金额: 43万元

中文摘要: 本项目研究藏文实体语义关系抽取理论与方法,为藏文舆情分析提供技术支持。研究内容:研究藏文格识别、词性标注、实体识别、自动断句,形成具有藏文特色的词法分析集成工具;研究藏文浅层句法分析,实现组块内实体语义角色自动标注;建立藏文语义知识库,研究共指消解算法,完成实体语义关系抽取模型;构建藏语实体关系应用平台,提供统一服务接口。拟解决的关键科学问题:藏文兼类格、紧缩格等格助词的识别;藏文浅层句法分析理论体系;藏文文本自动断句;藏文组块识别及块内结构;藏文实体语义角色自动标注;面向实体关系抽取的藏文语义知识库建设规范;藏文实体语义关系抽取的理论与方法。创新点:藏文实体识别与分词词性标注一体化方法;基于藏文文本语料统计和藏文句法结构分析的共指消解算法;结合藏文语法特征和藏文句法标注库,实现藏文组块自动识别及块内结构分析;在藏文实体关系标注库和语义关系模板基础上搭建实体语义关系分析平台。

中文关键词: 藏文实体;语义关系抽取;格识别;浅层句法分析;藏文语义知识库

英文摘要: This project focuses on the theory and methods for semantic relation extraction of Tibetan entities, with the aim to provide technical support for Tibetan public opinion anlysis. Main contents of this project are as follows: Tibetan case-auxiliary word recognition, part-of-speech tagging, entity recognition and automatic segmetation so as to develop intergrated tools for morphological analysis with Tibetan characteristics; shallow syntatic parsing of Tibetan to realize automatic annotaion of intra-chunk entity semantic roles; establishment of Tibetan semantic database for the study of coreference resolution algorithm to realize the semantic relation extraction model of entity; the construction of application platform for Tibetan entity relationship to provide unified service interface. Key scientific problems needed to be solved are: the recognition of Tibetan case-auxiliary word such as multiple and condensed ones; the theory system of Tibetan shallow parsing ; automatic segmentation of Tibetan texts; Tibetan chunk recognition and internal structure of chunks; automatic semantic role labeling of Tibetan entities; the entity-relation-extraction oriented construction norms of Tibetan semantic database; the theory and methods of semantic relation extraction of Tibetan entities. Innovations from this project are: a

英文关键词: Tibetan entity;semantic relation extraction;case-auxiliary word recognition;shallow parsing;Tibetan semantic database

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

专知会员服务
68+阅读 · 2021年8月20日
专知会员服务
79+阅读 · 2021年5月27日
【CCL2020】基于深度学习的实体关系抽取研究综述
专知会员服务
51+阅读 · 2020年11月4日
专知会员服务
190+阅读 · 2020年10月14日
实体关系抽取方法研究综述
专知会员服务
174+阅读 · 2020年7月19日
专知会员服务
153+阅读 · 2020年4月21日
面向司法案件的案情知识图谱自动构建
专知会员服务
122+阅读 · 2020年4月17日
知识图谱构建-关系抽取和属性抽取
深度学习自然语言处理
25+阅读 · 2020年3月1日
技术动态 | 跨句多元关系抽取
开放知识图谱
49+阅读 · 2019年10月24日
一文读懂依存句法分析
AINLP
16+阅读 · 2019年4月28日
面向新闻媒体的命名实体识别技术
PaperWeekly
18+阅读 · 2019年4月17日
别说还不懂依存句法分析
人工智能头条
23+阅读 · 2019年4月8日
一文读懂命名实体识别
人工智能头条
32+阅读 · 2019年3月29日
本体:一文读懂领域本体构建
AINLP
37+阅读 · 2019年2月27日
徐阿衡 | 知识抽取-实体及关系抽取(一)
开放知识图谱
41+阅读 · 2018年9月18日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Support Recovery in Sparse PCA with Incomplete Data
Arxiv
0+阅读 · 2022年5月30日
Arxiv
14+阅读 · 2018年5月15日
Arxiv
10+阅读 · 2018年4月19日
小贴士
相关VIP内容
专知会员服务
68+阅读 · 2021年8月20日
专知会员服务
79+阅读 · 2021年5月27日
【CCL2020】基于深度学习的实体关系抽取研究综述
专知会员服务
51+阅读 · 2020年11月4日
专知会员服务
190+阅读 · 2020年10月14日
实体关系抽取方法研究综述
专知会员服务
174+阅读 · 2020年7月19日
专知会员服务
153+阅读 · 2020年4月21日
面向司法案件的案情知识图谱自动构建
专知会员服务
122+阅读 · 2020年4月17日
相关资讯
知识图谱构建-关系抽取和属性抽取
深度学习自然语言处理
25+阅读 · 2020年3月1日
技术动态 | 跨句多元关系抽取
开放知识图谱
49+阅读 · 2019年10月24日
一文读懂依存句法分析
AINLP
16+阅读 · 2019年4月28日
面向新闻媒体的命名实体识别技术
PaperWeekly
18+阅读 · 2019年4月17日
别说还不懂依存句法分析
人工智能头条
23+阅读 · 2019年4月8日
一文读懂命名实体识别
人工智能头条
32+阅读 · 2019年3月29日
本体:一文读懂领域本体构建
AINLP
37+阅读 · 2019年2月27日
徐阿衡 | 知识抽取-实体及关系抽取(一)
开放知识图谱
41+阅读 · 2018年9月18日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员