文因互联,一文读懂自然语言处理
分类:科学技术

整个PDFBox的处理流程如下图所示:

另一方面,很多摘要任务已经具备一定数量的公开数据集,可用于训练有监督打分模型。例如对于抽取式摘要,我们可以将人工撰写的摘要贪心匹配原文档中的句子或概念,从而得到不同单元是否应当被选作摘要句的数据。然后对各单元人工抽取若干特征,利用回归模型或排序学习模型进行有监督学习,得到句子或概念对应的得分。

以下招聘岗位职责描述仅供参考,请不要让它们限制住你的想象和勇气。

同样,在自然语言处理研究领域,问答系统被认为是验证机器是否具备自然语言理解能力的四个任务之一(其它三个是机器翻译、复述和文本摘要)。自动问答研究既有利于推动人工智能相关学科的发展,也具有非常重要的学术意义。从应用上讲,现有基于关键词匹配和浅层语义分析的信息服务技术已经难以满足用户日益增长的精准化和智能化信息需求,已有的信息服务范式急需一场变革。

自动文本摘要是指“一段从一份或多份文本中提取出来的文字,它包含了原文本中的重要信息,其长度不超过或远少于原文本的一半。自动文本摘要旨在通过机器自动输出简洁、流畅、保留关键信息的摘要”(Radev,Hovy,McKeown,2002)。

在得到文本特征向量后,我们需要构建分类或聚类模型,根据文本特征向量进行分类或聚类。

  1. 有一定的编程能力,熟悉 Python。

  2. 有数据标注和校验经验。

  3. 有语言学、自然语言处理或金融、财会背景。

但是,相对于传统的文档检索,社区问答的特点在于:用户问题和已有问句相对来说都非常短,用户问题和已有问句之间存在“词汇鸿沟”问题,基于关键词匹配的检索模型很难达到较好的问答准确度。目前,很多研究工作在已有检索框架中针对这一问题引入单语言翻译概率模型,通过 IBM 翻译模型,从海量单语问答语料中获得同种语言中两个不同词语之间的语义转换概率,从而在一定程度上解决词汇语义鸿沟问题。例如和“减肥”对应的概率高的相关词有“瘦身”、“跑步”、“饮食”、“健康”、“远动”等等。 除此之外,也有许多关于问句检索中词重要性的研究和基于句法结构的问题匹配研究。

  1. 公司全称(实体)
  2. 公司简称(实体)
  3. 公司代码(实体)
  4. 股东大会名称(实体)
  5. 股东大会召开时间(实体)
  6. 通过的审议项(实体)

SVM 是这些分类模型中比较有效、使用较为广泛的分类模型。它能够有效克服样本分布不均匀、特征冗余以及过拟合等问题,被广泛应用于不同的分类任务与场景。通过引入核函数,SVM 还能够解决原始特征空间线性不可分的问题。

模式匹配法是指对于某种类型事件的识别和抽取是在一些模式的指导下进行的,采用各种模式匹配算法将待抽取的事件和已知的模式进行匹配。

从应用上讲,无论是社会大众、政府企业还是国家机构,都迫切需要机器翻译技术。特别是在“互联网+”时代,以多语言多领域呈现的大数据已成为我们面临的常态问题,机器翻译成为众多应用领域革新的关键技术之一。例如,在商贸、体育、文化、旅游和教育等各个领域,人们接触到越来越多的外文资料,越来越频繁地与持各种语言的人通信和交流,从而对机器翻译的需求越来越强烈;在国家信息安全和军事情报领域,机器翻译技术也扮演着非常重要的角色。

在模型开发过程中,公告种类和数量循序增加,本课题期间,系统经过了15个版本的迭代。前4、5个版本准确率的提升非常明显,通过深度学习结合统计的方式,准确率快速提升到75%的区域。伴随着测试数据多样性的增加,在6版本到14版本迭代的过程中,准确率出现了波动,通过对异常情况进行分析,提升统计学习的泛化能力,同时对异常情况进行规则整理,最终准确率获得了提升。

  1. 技术现状

目前,评估自动文本摘要质量主要有两种分类方法。

也有一些工作考虑更多细节,利用扩展性较强的贝叶斯话题模型,对词汇本身的话题相关性概率进行建模。 一些方法将每个句子表示为向量,维数为总词表大小。 通常使用加权频数作为句子向量相应维上的取值。加权频数的定义可以有多种,如信息检索中常用的词频-逆文档频率 (TF-IDF)权重。

特别鸣谢

基于链接分析的方法主要是利用互联网上网页之间的链接关系,并假设用户点击和访问 过的网页为用户感兴趣的网页,通过链接分析算法进行迭代最终计算出用户对每个网页的喜好度。

NLP工程师

此外,社区问答与传统自动问答的另一个显著区别是:社区问答系统有大量的用户参与,存在丰富的用户行为信息,例如用户投票信息、用户评价信息、回答者的问题采纳率、用户推荐次数、页面点击次数以及用户、问题、答案之间的相互关联信息等等,这些用户行为信息对于社区中问题和答案的文本内容分析具有重要的价值。

【优先考虑】

  1. 方法
  1. PDF解析
  2. 系统自动识别PDF内标题,并根据标题进行分类
  3. 按段落和句子进行切分
  4. 关键句提取
  5. 实体或事件提取
  6. 摘要模板的生成

十一. 进一步学习

4.2.8 终止上市公告

 随着 Web2.0 的兴起,基于用户生成内容(User-Generated Content, UGC)的互联网 服务越来越流行,社区问答系统应运而生,例如 Yahoo! Answers、百度知道等。问答社区的出现为问答技术的发展带来了新的机遇。据统计 2010 年 Yahoo! Answers 上已解决的问题量达到 10 亿,2011 年“百度知道”已解决的问题量达到 3 亿,这些社区问答数据覆盖了方方面面的用户知识和信息需求。

(一)研究背景

ACL 2015: 

遗忘门控制有多少上一步的记忆单元信息流入当前记忆单元,而输入门控制有多少新信息流入当前的记忆单元。

命名实体识别的目的是识别文本中指定类别的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等的任务。

3. 负责创建用户友好、符合标准的跨浏览器应用

对于自然语言处理的发展历程,可以从哲学中的经验主义和理性主义说起。基于统计的自然语言处理是哲学中的经验主义,基于规则的自然语言处理是哲学中的理性主义。在哲学领域中经验主义与理性主义的斗争一直是此消彼长,这种矛盾与斗争也反映在具体科学上,如自然语言处理。

  • 1.文本分析过程:对原文进行分析处理,识别出冗余信息;
  • 2.文本内容的选取和泛化过程:从文档中辨认重要信息,通过摘录或概括的方法压缩文本,或者通过计算分析的方法形成文摘表示;
  • 3.文摘的转换和生成过程:实现对原文内容的重组或者根据内部表示生成文摘,并确保文摘的连贯性

文本分类(Text categorization)

3.1 问题分析

给定用户问题,自动问答首先需要理解用户所提问题。用户问句的语义理解包含词法分析、句法分析、语义分析等多项关键技术,需要从文本的多个维度理解其中包含的语义内容。

4.2.9 融资融券公告

新涌现的通用词或专业术语等;

事件提取的主要工作分为事件类型识别以及事件元素与语义角色识别。

文本分类是文本挖掘的核心任务,一直以来倍受学术界和工业界的关注。文本分类(Text Classification)的任务是根据给定文档的内容或主题,自动分配预先定义的类别标签。

(三)摘要系统设计

基于机器学习的分类模型

对应信息点:

与人工书写规模相比,自动学习规则的方法由于开发周期短和系统健壮性强等特点,加上大规模人工标注数据,比如宾州大学的多语种树库的推动作用,已经成为句法分析中的主流方法。而数据驱动的方法又推动了统计方法在句法分析领域中的大量应用。为了在句法分析中引入统计信息,需要将上下文无关文法扩展成为概率上下文无关文法(Probabilistic Context Free Grammar,PCFG),即为每条文法规则指定概率值。

  1. 公司全称(实体)
  2. 公司简称(实体)
  3. 公司代码(实体)
  4. 股东大会名称(实体)
  5. 股东大会召开时间(日期)
  6. 待审议项(实体)
  7. 表决方式(实体)
  8. 网络投票系统类型(实体)
  9. 交易系统投票时间(日期)
  10. 互联网投票平台投票时间(日期) 4.2.3 利润分配实施公告

其中关系检测判断两个实体之间是否存在语义关系,而关系分类将存在语义关系的实体对划分到预先指定的类别中。在某些场景和任务下,关系抽取系统也可能包含关系发现模块,其主要目的是发现实体和实体之间存在的语义关系类别。例如,发现人物和公司之间存在雇员、CEO、CTO、创始人、董事长等关系类别。

(注:摘要准确率:由公告制作小组对摘要文本描述进行人工评测)

专有名词。如中国人 名、外国译名、地名、机构名(泛指机关、团体和其它企事业单位)等。

3.2 PDF语法解析

原文档中的每个句子由多个词汇或单元构成,后续处理过程中也以词汇等元素为基本单 位,对所在句子给出综合评价分数。

(600087)“*ST 长油”公布关于股票终止上市的公告

2014 年 4 月 11 日,中国长江航运集团南京油运股份有限公司收到上海 证券交易所自律监管决定书[2014]161 号《关于终止中国长江航运集团南京 油运股份有限公司股票上市交易的决定》,上海证券交易所决定终止公司股 票上市交易。

仅供参考,请查阅当日公告全文。

以基于句子选取的抽取式方法为例,句子的重要性得分由其组成部分的重要性衡量。由于词汇在文档中的出现频次可以在一定程度上反映其重要性, 我们可以使用每个句子中出现某词的概率作为该词的得分,通过将所有包含词的概率求和得到句子得分。

本项工作的初始目的是为了公告制作小组提供合适的自动化处理工具,改进流程,降低风险,提高效率。公告制作小组的摘要内容制作流程是整个生产流程中的微小一环,包含三个步骤:

八. 机器翻译

  • it ⊙ gt (1)

概括地讲,当前信息检索的研究包括如下四个方面的研究内容及相应的关键科学问题:

在最近的研究中(Huang,Xu,Yu,2015),又探索出通过DNN(深度神经网络)的方法,以及将CRF与LSTM结合的BILSTM-CRF算法,准确率与召回率会有小许提高。实体关系的抽取传统采用依存关系分析的方法(Dependency Parsing),也就是句子的语法树分析,它将句子进行词性标注(POSTagging),实体识别,构建语法树,便自然构成了SPO(Subject-Predicate-Object)的三元组关系。有最新研究将关系提取抽象为知识表示学习,将句子映射到实数向量空间表示,如TransE算法(Bordes,Usunier,Garcia-Duran,Weston,Yakhnenko,2013),把实体向量化到空间,问题便表达为三元组距离的损失函数,在向量空间中优化S+P=O,即最小化S+P=O。专业领域的知识提取通常由于语料不充足或表达特殊,一般的通用算法难以直接有效应用,这是由于一般分词算法的基础词库都采用通用词库,经常把专业词错分,所以通常需要先维护一个领域词典。领域词典的构建有很多方式,一般采用先通过词性标注,TF-IDF等传统方法首先进行标注,在结合领域知识对词表进行调整。在构建好领域词典后,实体识别中可以优先采用专业词典,学习过程也可以赋予更高权重。

被抽取出来的信息通常以结构化的形式描述,可以为计算机直接处理,从而实现对海量非结构化数据的分析、组织、管理、计算、 查询和推理,并进一步为更高层面的应用和任务(如自然语言理解、知识库构建、智能问答 系统、舆情分析系统)提供支撑。

文摘的输出形式依据文摘的用途和用户需求确定。不同的系统所采用的具体实现方法不同,因此在不同的系统中,上述几个模块所处理的问题和采用的方法也有所差异。

2.2 基于统计的方法

3.1.1 基于语句的基本摘要

简单地讲,机器翻译研究的目标就是建立有效的自动翻译方法、模型和系统,打破语言壁垒,最终实现任意时间、任意地点和任意语言的自动翻译,完成人们无障碍自由交流的梦想。

本节首先分析公告的数据特征,进而给出算法框架与具体算法说明。

  1. 会议

是人才我们都不想错过,欢迎你过来一起聊聊。公司博客是 主页是

词性标注和句法分析联合建模:研究者们发现,由于词性标注和句法分析紧密相关,词性标注和句法分析联合建模可以同时显著提高两个任务准确率。

算法按顺序可分为如下几个关键步骤。1、公告分类;2、公告PDF解析;3、基于LSTM的关键语句提取;4、基于规则的结构化提取。

命名实体识别系统通常包含两个部分:实体边界识别和实体分类。

图片 1

  1. 信息集成

公告摘要示例:

检索式问答研究伴随搜索引擎的发展不断推进。1999 年,随着 TREC QA 任务的发起, 检索式问答系统迎来了真正的研究进展。TREC QA 的任务是给定特定 WEB 数据集,从中找到能够回答问题的答案。这类方法是以检索和答案抽取为基本过程的问答系统,具体过程包括问题分析、篇章检索和答案抽取。

2.5 基于规则和词典的方法

1.1 李航《统计学习方法》

目前,沪深两所上市公司的信息披露内容中,部分定期公告及临时公告已经利用XBRL技术将信息结构化,其中主要包括公司半年报与年报中的基本信息、股本结构、以及资产负债表、利润表、现金流量表财务报表及附注,这些信息在上市公司撰写公告时,便通过特殊工具进行了采集[1],之后便可以直接将这些信息结构化存储和利用。然而,已经格式化处理的公告仅占全部公告的一部分,加之信息披露的要求逐年变化,对公告信息的完整格式化仍然是个挑战。中小投资者通常使用市场信息供应商来获取信息,而这些信息供应商由于关注点的不同,所提供的数据在时效性、完整性、准确性上,也有很大的提升空间。

专有名词。对专有名词的未登录词的处理,首先依据从各类专有名词库中总结出的统计知识 (如姓氏用字及其频度)和人工归纳出的专有名词的某些结构规则,在输入句子中猜测可能成为专有名词的汉字串并给出其置信度,之后利用对该类专有名词有标识意义的紧邻上下文信息(如称谓),以及全局统计量和局部统计量(局部统计量是相对全局统计量而言的,是指从当前文章得到且其有效范围一般仅限于该文章的统计量,通常为字串频),进行进一步的鉴定。已有的工作涉及了四种常见的专有名词:中国人名的识别、外国译名的识别、中国地名的识别及机构名的识别。从各家报告的实验结果来看,外国译名的识别效果最好,中国人名次之,中国地名再次之,机构名最差。而任务本身的难度实质上也是遵循这个顺序由小增大。 沈达阳、孙茂松等(1997b )特别强调了局部统计量在未登录词处理中的价值。

  1. 公司全称(实体)
  2. 公司简称(实体)
  3. 公司代码(实体)
  4. 自律监管决定书(实体)
  5. 终止上市执行描述(句子)

本文针对其中几个主要领域的研究现状和进展,通过论文、博客等资料,结合自身的学习和实践经历进行浅显地介绍。由于个人实践经验不足,除中文分词、自动文摘、文本分类、情感分析和话题模型方面进行过实际业务的实践,其他方面经验欠缺,若有不当之处,欢迎童鞋们批评指正!

4. 遵循并参与项目开发规范和开发流程

信息检索(Information Retrieval, IR)是指将信息按一定的方式加以组织,并通过信息查找满足用户的信息需求的过程和技术。1951 年,Calvin Mooers 首次提出了“信息检索”的概念,并给出了信息检索的主要任务:协助信息的潜在用户将信息需求转换为一张文献来源列表,而这些文献包含有对其有用的信息。信息检索学科真正取得长足发展是在计算机诞生并得到广泛应用之后,文献数字化使得信息的大规模共享及保存成为现实,而检索就成为了信息管理与应用中必不可少的环节。

公告摘要示例:

文档内容描述具有结构性,因此也有利用隐马尔科夫模型(HMM)、条件随机场(CRF)、结构化支持向量机(Structural SVM)等常见序列标注或一般结构预测模型进行抽取式摘要有监督训练的工作。所提取的特征包括所在位置、包含词汇、与邻句的相似度等等。对特定摘要任务一般也会引入与具体设定相关的特征,例如查询相关摘要任务中需要考虑与查询的匹配或相似程度。

3.5 算法流程

基于协作过滤的个性化搜索算法主要借鉴了基于协作过滤的推荐系统的思想,这种方法 考虑到能够收集到的用户的个人信息有限,因此它不仅仅利用用户个人的信息,还利用与用户相似的其它用户或群组的信息,并基于用户群组和相似用户的兴趣偏好来个性化当前用户 的搜索结果。用户之间的相似性可以通过用户的兴趣爱好、历史查询、点击过的网页等内容计算得出。

事件提取是信息提取研究中最具有挑战性的任务之一,如何能够在保证泛化能力的情况下更准确的进行事件元素信息的提取是第三个难点。

除了上述单分类模型,以 Boosting 为代表的分类模型组合方法能够有效地综合多个弱分类模型的分类能力。在给定训练数据集合上同时训练这些弱分类模型,然后通过投票等机制综合多个分类器的预测结果,能够为测试样例预测更准确的类别标签。

按照文档数量,文本摘要可以分为单文档摘要与多文档摘要,前者是后者的基础,但后者不只是前者结果的简单叠加。前者经常应用于新闻信息的过滤,而后者,在搜索引擎中有很大的潜力,难度也随之加大。在单文档摘要系统中,一般都采取基于抽取的方法。

  1. 实践案例

卷积(Convolution)和最大池化(Maxpooling)则是CNN的卷积网络结构,这里只用CNN对原文的词向量以某一长度的过滤卷积抽象,最后对原句子的表示还是使用LSTM,由于使用了抽象的含义向量,在实际效果优于仅仅LSTM的结构。

基于规则的分类模型旨在建立一个规则集合来对数据类别进行判断。这些规则可以从训 练样本里自动产生,也可以人工定义。给定一个测试样例,我们可以通过判断它是否满足某 些规则的条件,来决定其是否属于该条规则对应的类别。

公告摘要示例:

中文自动分词(Chinese word segmentation)

依据本研究课题,我们设计并实现了自动公告摘要系统,以微服务的方式为周边系统服务,提供了单篇公告测试页面和批量摘要生成API。该系统目前已经上线运行,服务于公告制作小组,有效降低了部分摘要的制作时间,降低了风险,提升了效率。

2.1 基于词典的方法

  1. 事件类型识别:事件类别识别是指从文本中检测出事件句,并依据一定的特征判断其所归属的类别。不难看出,事件类别识别是典型的分类问题,其重点在于事件句的检测和事件句的分类。现有的检测事件句的方法主要是基于触发词的方法。在这类方法中,将每个词作为一个实例来训练并判断是否为触发词的机器学习模型,但引入了大量的反例,导致正反例严重不平衡。为了解决了上述问题,一种基于局部特征选择和正负特征相结合的事件检测与分类方法,取得了不错的识别效果(谭红叶,2008)。
  2. 事件元素识别与语义角色标注(Semantic Role Labeling, SRL)任务有一定的相似性。所谓语义角色标注,是根据一个句中的动词(谓词)与相关各类短语等句子成分之间的语义关系,而赋予这些句子成分的语义角色信息,如施事、受事、工具或附加语等。事件元素识别是事件抽取中又一核心任务。该任务主要从众多命名实体(Entity)、时间表达式(Time Expression)和属性值(Value)中识别出真正的事件元素,并给予其准确的角色标注。

自然语言生成(Natural language generation)

(601107)“四川成渝”公开发行 2016 年公司债券(第一期)发行公告(面 向公众投资者)

四川成渝高速公路股份有限公司面向公众投资者公开发行面值不超过 10 亿元(含 10 亿元)的公司债券已获得中国证券监督管理委员会证监许可 [2015]1484 号文核准。

四川成渝高速公路股份有限公司 2016 年公司债券(第一期)基础发行 规模为人民币 5 亿元,可超额配售不超过 5 亿元。请投资者仔细阅读公告 全文。

仅供参考,请查阅当日公告全文。

三. 句法分析

  1. 公司全称(实体)
  2. 公司简称(实体)
  3. 公司代码(实体)
  4. 停复牌原因描述(句子)
  5. 停牌时间(日期)
  6. 复牌时间(日期)

前言

  • 1、没有明确的段落信息,小标题与段落可能会连在一起转换成TXT文本,这样会导致后续的断句出现错误。
  • 2、没有篇章结构解析,无法按照树状结构表示文本,而篇章标题可成为LSTM训练的一个有效特征。
  • 3、处理表格时无法识别合并单元格的情况,直接转换出的表格是一个单元一个词,遇到空格等标志时导致程序无法对应行列信息。

可以说离开机器翻译,基于大数据的多语言信息获取、挖掘、分析和决策等其他应用都将成为空中楼阁。尤其值得提出的是,在未来很长一段时间里,建立于丝绸之路这一历史资源之上的“一带一路”将是我国与周边国家发展政治、经济,进行文化交流的主要战略。据统计,“一带一路”涉及 60 多个国家、44 亿人口、53 种语言,可见机器翻译是“一带一路”战略实施中不可或缺的重要技术。

根据统计,按照原有流程,摘要采编这道工序的时间从20秒至184秒不等,平均约为54秒;按照改进后的流程,自动摘要服务可在数秒之内完成摘要采编(含数据请求及返回的时间),单一工序效率提升了十倍有余。

1.1 问句理解

知识提取(KnowledgeExtraction)研究如何根据给定本体从无语义标注的信息中识别并抽取与本体匹配的事实知识。该技术既可以抽取出事实知识用于构建基于知识的服务,也能够为语义 Web 的实现提供必要的语义内容。因此知识抽取技术对于充分利用现有数据是非常必要的。

自然语言处理是文本挖掘的研究领域之一,是人工智能和语言学领域的分支学科。在此领域中探讨如何处理及运用自然语言。

本文在3000+公告数据集上对系统的最终效果进行了回测分析,在其中222篇有人工标注摘要结果的公告数据上进行了准确率分析。测试结果如表1所示,可以看到,无论是结构化提取准确率,还是摘要生成准确率(评估值),都比较令人满意。

知识库问答。

对海量公告信息制作摘要或提取有意义的结构化信息,一方面可以提高投资者的信息获取能力,同时也为市场监管及企业研究提供了基础数据支持。

词性标注是一个非常典型的序列标注问题。最初采用的方法是隐马尔科夫生成式模型, 然后是判别式的最大熵模型、支持向量机模型,目前学术界通常采用结构感知器模型和条件随机场模型。近年来,随着深度学习技术的发展,研究者们也提出了很多有效的基于深层神经网络的词性标注方法。

对应信息点:

2.2 基于转移的依存句法分析方法

  • 结构化提取:在已经结构化的数据集中,如在Freebase、Wikidata等知识库中进行近一步的实体分类或关联挖掘,通常采用本体推理的方法实现。
  • 非结构化(半结构化)提取:数据以纯文本或者少量结构信息(如表格)的形式展现,需要提取关键实体(如人名,公司名),以及实体间关系(如张三-就职-A公司)。由于公告信息均是PDF文本信息,部分附带表格,故属于第二类。此类工作,一般通过NLP的句法分析,专家领域词表,正则系统,以及前沿的深度学习网络混合构建实现。
  • 对非结构化文档的知识抽取:由于非结构化文档数据丰富,对该类文档的知识抽取一直是知识抽取领域的研究重点。这类文档具有一定的模式,因此可以利用信息抽取(Information Extraction, IE)技术抽取其中的知识(或信息)。

推荐指数:五颗星

  1. 公司全称(实体)
  2. 公司简称(实体)
  3. 公司代码(实体)
  4. 利润分配方案名称(实体)
  5. A股每股现金红利(数字)
  6. 股权登记日每股转增股份(数字)
  7. 除权(息)日(日期)
  8. 新增无限售条件流通股份上市日(日期)
  9. 现金红利发放日(日期)
  10. 公司债券简称(实体)
  11. 兑付债权登记日(日期)
  12. 兑付资金发放日(日期)
  13. 债券摘牌日(日期)

针对切分歧义检测,另外两个有价值的工作是“最少分词法”,这种方法歧义检测能力较双向最大匹配法要强些,产生的可能切分个数仅略有增加;和“全切分法”,这种方法穷举所有可能的切分,实现了无盲区的切分歧义检测,但代价是导致大量的切分“垃圾”。

这在公告发布高峰期带来的工作量节约是相当可观的。根据实际使用情况来看,自动摘要服务给出的摘要正确率在可接受范围内,并有继续优化完善的空间。这也给我们对其他手工工作密集的工作程序改进带来了新思路。

基于深度学习的方法:传统词性标注方法的特征抽取过程主要是将固定上下文窗口的词进行人工组合,而深度学习方法能够自动利用非线性激活函数完成这一目标。进一步,如果结合循环神经网络如双向 LSTM,则抽取到的信息不再受到固定窗口的约束,而是考虑整个句子。除此之外,深度学习的另一个优势是初始词向量输入本身已经刻画了词语之间的相似度信息,这对词性标注非常重要。

  1. 公司全称(实体)
  2. 公司简称(实体)
  3. 公司代码(实体)
  4. 发行类型(实体)
  5. 发行面值(数字)
  6. 发行规模(数字)
  7. 获批文件号(实体)

Watson 的技术优势大致可以分为以下三个方面:

2.7 混合方法

前向神经网络:多层感知机(Multilayer Perceptron, MLP)是一种典型的前向神经网 络。它能够自动学习多层神经网络,将输入特征向量映射到对应的类别标签上。通过引入非线性激活层,该模型能够实现非线性的分类判别式。包括多层感知机在内的文本分类模型均使用了词袋模型假设,忽略了文本中词序和结构化信息。对于多层感知机模型来说,高质量的初始特征表示是实现有效分类模型的必要条件。

图片 2

规则方法能准确地描述词性搭配之间的确定现象,但是规则的语言覆盖面有限,庞大的规则库的编写和维护工作则显得过于繁重,并且规则之间的优先级和冲突问题也不容易得到满意的解决。

  1. 公司全称(实体)
  2. 公司简称(实体)
  3. 公司代码(实体)
  4. 业绩预测描述(句子)

自动问答中,由于语料库、知识库和问答库本身的覆盖度有限,并不是所有问题都能直 接找到答案。这就需要在已有的知识体系中,通过知识推理的手段获取这些隐含的答案。

这种方法在具体实现过程中需要考虑怎样高效地将两种方法结合起来,采用什么样的融合技术。由于命名实体识别在很大程度上依赖于分类技术。

四. 文本分类

2.6 基于统计的方法

  1. 理论应用

2.8 知识提取

  1. 内容结构

3. 熟悉机器学习、深度学习,有使用深度学习在NLP中的应用经验,熟悉至少一种开源库,如tensorflow。

从体育新闻中抽取体育赛事信息:主队、客队、赛场、比分等;

一般来说,自动文摘过程包括三个基本步骤:

  1. 应用

公告摘要示例:

在句法层面,需要解析句子中词与词之间、短语与短语之间的句法关系,分析句子句法结构。在语义层面,需要根据词语层面、句法层面的分析结果,将自然语言问句解析成可计算、结构化的逻辑表达形式(如一阶谓词逻辑表达式)。

表格提取在公告处理中主要作用于特定信息提取,如财务报表,供应商与客户表,业务构成表等等。如财务报表信息,表格提取仅仅作用于还原表格结构,但具体结构化还需要两项工作。

 

(四)公告摘要制作流程及改进

检索式问答;

摘要为:“浙江三维橡胶制品股份有限公司实施2016年年度权益分派方案为:A股每股派发现金红利0.3元(含税),以资本公积金向全体股东每股转增0.4股。股权登记日:2017/6/22。除权(息)日:2017/6/23。新增无限售条件流通股份上市日:2017/6/26。现金红利发放日:2017/6/23。”

基于规则的机器翻译方法需要人工设计和编纂翻译规则,统计机器翻译方法能够自动获取翻译规则,但需要人工定义规则的形式,而端到端的神经网络机器翻译方法可以直接通过编码网络和解码网络自动学习语言之间的转换算法。

英语中的命名实体具有比较明显的形式标志(即实体中的每个词的第一个字母要大写),所以实体边界识别相对容易,任务的重点是确定实体的类别。和英语相比,汉语命名实体识别任务更加复杂,而且相对于实体类别标注子任务,实体边界的识别更加困难。

为了提升 RNN 对文本序列的语义表示能力,研究者提出很多扩展模型。例如,长短时记忆网络(LSTM)提出记忆单元结构,能够更好地处理文本序列中的长程依赖,克服循环神经网络梯度消失问题。如图 4 是 LSTM 单元示意图,其中引入了三个门(input gate, output gate, forget gate)来控制是否输入输出以及记忆单元更新。

2. 有Python项目开发经验,熟悉collections标准库下的数据结构

2.2 社区问答

责任编辑:

但理性主义还是有很多优点的,同样经验主义也有很多缺陷,算是各有所长、各有所短。不同学科有不同学科的研究角度,只能说某些角度在某个特定的历史时期对提高生产力“更有用”,所以重视的人更多。但“有用”不代表胜利,暂时的“无用”更不能说是科学层面上的“失败”。尤其是在当前中文自然语言处理发展还不甚成熟的时期,私以为基于统计的方法在很多方面并不完美,“理性主义”的作用空间还很大,需要更多的人去关注、助力。

公式(2)是说当前的隐层状态 ht 是从当前记忆单元得到的,其又由输出门(output gate)ot 来控制。LSTM的循环模块里的输入门 it 、遗忘门 ft 、输出门 ot ,以及需要新输入的信息 gt 可以用以下公式简洁地表示:

1.1 信息需求理解

公式(1)是说,当前的记忆单元 ct 的状态是以下两个因素之和:

  1. 依存句法分析

自上世纪九十年代末开始,一些会议或组织开始致力于制定摘要评价的标准,他们也会参与评价一些自动文本摘要。比较著名的会议或组织包括SUMMAC,DUC(DocumentUnderstanding Conference),TAC(TextAnalysis Conference)等。

中文版博客专栏

为在一份“特别处理”公告上运行实体识别模块的处理后的可视化结果。

事件类型识别判断一句话是否表达了特定类型的事件。事件类型决定了事件表示的模板,不同类型的事件具有不同的模板。例如出生事件的模板是{人物, 时间,出生地},而恐怖袭击事件的模板是{地点,时间,袭击者,受害者,受伤人数,…}。 事件元素指组成事件的关键元素,事件元素识别指的是根据所属的事件模板,抽取相应的元素,并为其标上正确元素标签的任务。

如果你还不熟悉文因互联:文因互联是位于北京的智能金融创业公司。技术团队来自MIT、RPI、IBM、Samsung等知名大学和公司,深耕人工智能十余年,是知识图谱领域的领军团队。我们用人工智能技术解决交易所、银行、券商等面临的投资研究、自动化监管、投资顾问等问题。经过两轮融资,财务健康,目前市场拓展顺利,也建立了良好的行业口碑。

1.2 建立分类或聚类模型

1. 本科或硕士在校生优先,专业不限。

随着互联网信息的爆炸式增长,传统的以关键字匹配为基础的搜索引擎,已越来越难以满足用户快速查找信息的需求。同时由于没有知识引导及对网页内容的深入整理,传统网页 搜索返回的网页结果也不能精准给出所需信息。针对这些问题,以知识图谱为代表的语义搜索(Semantic Search)将语义 Web 技术和传统的搜索引擎技术结合,是一个很有研究价值 但还处于初期阶段的课题。

1. 信息抽取、文本摘要、自动问答等方面的研发以及语言资源/知识库维护

深层问答技术(DeepQA):涉及统计机器学习、句法分析、主题分析、信息抽取、 知识库集成和知识推理等深层技术。

其中⊙ 是Hadamard乘积,在上面公式里表示对两个向量里相同维度分别相乘的到一个新向量。

这本经典书值得反复读,从公式推导到定理证明逻辑严谨,通俗易懂。

  1. 对数据敏感,细致踏实;有较强的沟通能力。

  2. 每周出勤时间不少于3天,最好能连续实习两个月。

近年来,随着网络技术的进步,信息检索系统(尤其是搜索引擎)涉及的数据对象相应 的变得多样化、异质化,这也造成了传统的以文本内容匹配为主要手段的结果排序方法面临着巨大的挑战。高度动态繁杂的泛在网络内容使得文本相似度计算方法无法适用;整合复杂 异构网络资源作为结果使得基于同质性假设构建的用户行为模型难以应对;多模态的交互方 式则使得传统的基于单一维度的结果分布规律的用户行为假设大量失效。因此,在大数据时 代信息进一步多样化、异质化的背景下,迫切需要构建适应现代信息资源环境的检索结果匹 配排序方法,这是当前信息检索技术发展面临的第三个关键问题。

  1. 可以完全在linux下工作

文本表示

2. 有全周期项目开发经验加分。有开源项目、个人微博、博客证明自己者优先

基于转移的方法将依存树的构成过程建模为一个动作序列,将依存分析问题转化为寻找最优动作序列的问题。早期,研究者们使用局部分类器(如支持向量机等)决定下一个动作。近年来,研究者们采用全局线性模型来决定下一个动作,一个依存树的分值由其对应的动作序列中每一个动作的分值累加得到。特征表示方面,基于转移的方法可以充分利用已形成的子树信息,从而形成丰富的特征,以指导模型决策下一个动作。模型通过贪心搜索或者柱搜索等解码算法找到近似最优的依存树。和基于图的方法类似,基于转移的方法通常也采用在线训练算法学习特征权重。

  • 上一步的记忆单元 ct −1 ,其权重为 ft (遗忘门forget gate的当前状态)
  • 新信息 gt ,其权重为 it (输入门,input gate的当前状态)

切分歧义的检测;

  1. PDF进过PDFBox处理生成想要的中间xml格式表示文件
  2. 分页模块对PDF进行逐页处理,将页眉页脚分别进行标注。
  3. 图片提取模块对PDF中的图片文件进行必要处理,保存到相应的媒体库中。
  4. 表格处理模块对PDF中存在的表格信息进行提取,一方面要对存在合并单元格的表格进行处理,另外一方面还要对跨页的表格进行处理。还原表格的语法结构,为后期对表格的语义处理提供必要支持。

我们一般可以直接使用经典的模型或算法解决文本分类或聚类问题。例如,对于文本分类,我们可以选用朴素贝叶斯、决策树、k-NN、 逻辑回归(Logistic Regression)、支持向量机(Support Vector Machine, SVM)等分类模型。 对于文本聚类,我们可以选用 k-means、层次聚类或谱聚类(spectral clustering)等聚类算法。 这些模型算法适用于不同类型的数据而不仅限于文本数据。

基于统计的方法对语料库的依赖也比较大,而可以用来建设和评估命名实体识别系统的大规模通用语料库又比较少。

信息资源(尤其是网络信息资源)的质量度量

(二)预备知识 2.1 自动文本摘要任务

自动摘要(Automatic summarization)

  • 1、通过标注<PAT>,<UAD> 序号等PDF携带的特征将文本放进神经网络中训练,可以得到大于99%的分段准确率。
  • 2、篇章结构主要通过规则系统,识别PDF的章节特征,通常PDF篇章标题采用不同的序号与加大加粗字体表示。
  • 3、Pdfbox可以将表格还原为带有坐标位置信息的XML文件,这样可以判断横竖线链接,用于锁定表格。在表格处理中还要注意一些特殊情况,如有些表格会跨页,并且在PDF中页眉页脚带有横线;又或者有些表格的分割线为双横线;这些情况都需要做进一步特殊处理。表格识别本质是一个连通图问题,将表格每一个单元抽象成一个图结点,向四个方向游走,如果不遇到横竖线拦截则扩展单元,反之建立新节点。

构建文本特征向量的目的是将计算机无法处理的无结构文本内容转换为计算机能够处 理的特征向量形式。文本内容特征向量构建是决定文本分类和聚类性能的重要环节。为了根据文本内容生成特征向量,需要首先建立特征空间。其中典型代表是文本词袋(Bag of Words)模型,每个文档被表示为一个特征向量,其特征向量每一维代表一个词项。所有词项构成的向量长度一般可以达到几万甚至几百万的量级。

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基于统计的方法由于使用了概率或评分机制而非词典对文本进行分词而被广泛应用。这种方法主要有三个缺点:一是这种方法只能识别OOV(out-of-vocabulary)词而不能识别词的类型,比如只能识别为一串字符串而不能识别出是人名;二是统计方法很难将语言知识融入分词系统,因此对于不符合语言规范的结果需要额外的人工解析;三是在许多现在分词系统中,OOV词识别通常独立于分词过程。

以下为九类公告的准确率统计:

二. 词性标注

  • 各类命名实体的数量众多:根据对人民日报1998年1月的语料库(共计2,305,896字)进行的统计,共有人名19,965个,而这些人名大多属于未登录词。
  • 命名实体的构成规律复杂:例如由于人名的构成规则各异,中文人名识别又可以细分为中国人名识别、日本人名识别和音译人名识别等;此外机构名的组成方式也最为复杂,机构名的种类繁多,各有独特的命名方式,用词也相当广泛,只有结尾用词相对集中。
  • 嵌套情况复杂:一个命名实体经常和一些词组合成一个嵌套的命名实体,人名中嵌套着地名,地名中也经常嵌套着人名。嵌套的现象在机构名中最为明显,机构名不仅嵌套了大量的地名,而且还嵌套了相当数量的机构名。互相嵌套的现象大大制约了复杂命名实体的识别,也注定了各类命名实体的识别并不是孤立的,而是互相交织在一起的。
  • 长度不确定:与其他类型的命名实体相比,长度和边界难以确定使得机构名更难识别。中国人名一般二至三字,最多不过四字,常用地名也多为二至四字。但是机构名长度变化范围极大,少到只有两个字的简称,多达几十字的全称。在实际语料中,由十个以上词构成的机构名占了相当一部分比例。

机器翻译(Machine translation)

(600381)“青海春天”公布关于公司股票实施其他风险警示暨股票复牌 的公告

根据相关规定,青海春天药用资源科技股份有限公司股票将于 2016 年 6 月 28 日继续停牌 1 天,6 月 29 日起复牌并实施其他风险警示,实施其他风 险警示后股票价格的日涨跌幅限制为 5%,将在风险警示板交易。实施其他风 险警示后的股票简称:ST 春天,股票代码:600381。

仅供参考,请查阅当日公告全文。

从相关新闻报道中抽取出恐怖事件信息:时间、地点、袭击者、受害人、袭击 目标、后果等;

在我国证券市场上,信息披露是一种法规要求,各种信息披露义务人“应当真实、准确、完整、及时地披露信息”。以上市公司为例,信息披露能够使市场及时掌握公司的运营情况,评估未来盈利水平和风险情况,从而做出投资决策。

七. 问答系统

4.2.2 召开股东大会通知公告

前一种未登录词理 论上是可预期的,能够人工预先添加到词表中(但这也只是理想状态,在真实环境下并不易 做到);后一种未登录词则完全不可预期,无论词表多么庞大,也无法囊括。真实文本中(即便是大众通用领域),未登录词对分词精度的影响超过了歧义切分。未登录词处理在实用型分词系统中占的份量举足轻重。

1. 统招本科及以上学历,特别优秀者可放宽,专业、工作经验不限。

检索用户、信息资源和检索系统三个主要环节组成了信息检索应用环境下知识获取与信息传递的完整结构,而当前影响信息获取效率的因素也主要体现在这几个环节,即:

(600072)“钢构工程”公布关于 2015 年度利润分配的实施公告

中船钢构工程股份有限公司实施 2015 年度利润分配方案为:每 10 股派发 现金 0.15 元(含税)。

股权登记日:2016 年 6 月 24 日 除息日:2016年6月27日 现金红利发放日:2016 年 6 月 27 日

仅供参考,请查阅当日公告全文。

(600323)“瀚蓝环境”公布关于 2011 年公司债券 2016 年本息兑付和摘牌公告

南海发展股份有限公司 2011 年公司债券(简称“PR 发展债”)将于 2016 年 7 月 7 日开始支付:5 年期债券“PR 发展债”之本金的 70%;5 年期债券“PR 发 展债”自2015年7月7日至2016年7月6日的利息。

兑付债权登记日:2016 年 7 月 4 日 债券停牌起始日:2016 年 7 月 5 日 兑付资金发放日:2016 年 7 月 7 日 债券摘牌日:2016年7月7日

仅供参考,请查阅当日公告全文。

近些年,市面上出现了一些文本挖掘产品,能够提供中文文档摘要功能(尤其是单文档 摘要),例如方正智思、拓尔思(TRS),海量科技等公司的产品。百度等搜索引擎也能为检索到的文档提供简单的单文档摘要。这些文档摘要功能均被看作是系统的附属功能,其实现方法均比较简单。

下面是董事会决议的例子:

具体而言,用户有限的认知能力导致其知识结构相对大数据时代的信息环境而言往往存在缺陷, 进而影响信息需求的合理组织和清晰表述;数据资源的规模繁杂而缺乏管理,在互联网“注意力经济”盛行的环境下,不可避免地存在欺诈作弊行为,导致检索系统难以准确感知其质量;用户与资源提供者的知识结构与背景不同,对于相同或者相似事物的描述往往存在较大差异,使得检索系统传统的内容匹配技术难以很好应对,无法准确度量资源与需求的匹配程度。上述技术挑战互相交织,本质上反映了用户个体有限的认知能力与包含近乎无限信息的数据资源空间之间的不匹配问题。

【岗位职责】

EMNLP 2015: 

1. 使用标注工具,针对文本数据进行归类、整理、标注。

人工书写规则

3.1.2 基于关键信息的简单摘要

  1. 关系抽取

未来工作可以围绕几方面开展:

典型的机器学习分类模型包括贝叶斯分类器(Naïve Bayes)、线性分类器(逻辑回归)、 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)、最大熵分类器等。

第二种分类文摘自动评估方法大致分为两类:内部评价方法和外部评价方法。

文本领域开放:处理的文本是不限定领域的网络文本

图片 3

  1. 命名实体识别

(五)研究总结 5.1 成果落地

相比机器翻译、自动问答、知识图谱、情感分析等热门领域,自动文摘在国内并没有受 到足够的重视。国内早期的基础资源与评测举办过中文单文档摘要的评测任务,但测试集规 模比较小,而且没有提供自动化评价工具。2015 年 CCF 中文信息技术专委会组织了 NLPCC 评测,其中包括了面向中文微博的新闻摘要任务,提供了规模相对较大的样例数据和测试数据,并采用自动评价方法,吸引了多支队伍参加评测,目前这些数据可以公开获得。但上述中文摘要评测任务均针对单文档摘要任务,目前还没有业界认可的中文多文档摘要数据,这在事实上阻碍了中文自动摘要技术的发展。

上市公司的公告信息披露由各信息披露义务人在指定的信息披露网站发布,主要为PDF格式。以沪市上市公司为例,2016年全年披露了123732篇公告,2017年共158977篇,并且随着上市公司数量的增加这一数字将会逐年增加。每年3月底、4月底、8月底、10月底为定期报告披露高峰期,最多的一天(2017年4月28日)发布了3571篇公告。这不但为证券交易所的合规检查带来了压力,也给投资者带来了极大的信息负载,尤其是对中小投资者。

中文分词主要包括词的歧义切分和未登录词识别,主要可以分为基于词典和基于统计的方法,最新的方法是多种方法的混合。从目前汉语分词研究的总体水平看,F1值已经达到95%左右,主要分词错误是由新词造成的,尤其对领域的适应性较差。下面主要介绍一下中文分词存在的主要问题和分词方法。

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4.3 实验结果评测

自动文摘所采用的方法从实现上考虑可以分为抽取式摘要(extractive summarization) 和生成式摘要(abstractive summarization)。抽取式方法相对比较简单,通常利用不同方法对文档结构单元(句子、段落等)进行评价,对每个结构单元赋予一定权重,然后选择最重要的结构单元组成摘要。而生成式方法通常需要利用自然语言理解技术对文本进行语法、 语义分析,对信息进行融合,利用自然语言生成技术生成新的摘要句子。目前的自动文摘方法主要基于句子抽取,也就是以原文中的句子作为单位进行评估与选取。抽取式方法的好处是易于实现,能保证摘要中的每个句子具有良好的可读性。

本课题根据业务需要,主要聚焦在单文档摘要的处理上。针对单个文档,对其中的内容进行抽取,并针对用户或者应用需求,将文中最重要的内容以压缩的形式呈现给用户。常见的单文档摘要技术包括基于特征的方法(文档摘要中常用的文章特征包括词频、特定段落、段落的特定句子等)、基于词汇链的方法和基于图排序的方法。

信息检索(Information retrieval)

4.2.7 风险警示公告

在未来的一段时间,结合互联网应用需求的实际和技术、产品运营能力的实际发展水平,语义搜索技术的发展重点将有可能集中在以各种情境的垂直搜索资源为基础,知识化推理为检索运行方式,自然语言多媒体交互为手段的智能化搜索与推荐技术。首先将包括各类垂直搜索资源在内的深度万维网数据源整合成为提供搜索服务的资源池;随后利用广泛分布在公众终端计算设备上的浏览器作为客户端载体,通过构建的复杂情境知识库来开发多层次查询技术,并以此管理、调度、整合搜索云端的搜索服务资源,满足用户的多样化、多模态查询需求;最后基于面向情境体验的用户行为模型构建,以多模态信息推荐的形式实现对用户信息需求的主动满足。

机器学习方法建立在统计模型基础之上,它是将事件抽取看作分类问题,主要是选择合适的特征并使用合适的分类器来完成。根据抽取模型中所采用的不同激励源,现有的方法主要可分为3大类:

对文档进行分类,一般需要经过两个步骤:

图片 4

 检索式问答和社区问答尽管在某些特定领域或者商业领域有所应用,但是其核心还是关键词匹配和浅层语义分析技术,难以实现知识的深层逻辑推理,无法达到人工智能的高级目标。因此,近些年来,无论是学术界或工业界,研究者们逐步把注意力投向知识图谱或知识库(Knowledge Graph)。其目标是把互联网文本内容组织成为以实体为基本语义单元(节点)的图结构,其中图上的边表示实体之间语义关系。

  1. 精通 HTML5、CSS3、ES6 等 Web 前端开发技术

  2. 熟悉 Java 面向对象编程、函数式编程及其相关设计模式

  3. 熟悉 React /Vue技术栈,了解 Redux/Vuex 或基于它们二次开发的状态管理框架

  4. 熟悉 webpack、Babel、npm/Yarn 等现代前端开发工具

90年代以来,基于统计的自然语言处理就开始大放异彩了。首先是在机器翻译领域取得了突破,因为引入了许多基于语料库的方法(哈钦斯,英国著名学者)。1990年在芬兰赫尔辛基举办的第13届国际计算语言学会议确定的主题是“处理大规模真实文本的理论、方法与工具”,大家的重心开始转向大规模真实文本了,传统的仅仅基于规则的自然语言处理显然力不从心了。学者们认为,大规模语料至少是对基于规则方法有效的补充。到了1994~1999年,经验主义就开始空前繁荣了。如句法剖析、词类标注、参照消解、话语处理的算法几乎把“概率”与“数据”作为标准方法,成为了自然语言处理的主流。 

命名实体大多数具有以下的特点:

  1. 博客

摘要为:“金正大生态工程集团股份有限公司第四届董事会第一次会议于近日召开,会议审议通过《关于选举公司董事长的议案》、《关于选举公司副董事长的议案》、《关于选举公司董事会各专门委员 会委员的议案》、《关于参与认购集合资金信托 计划并对控股子公司进行增资的议案》等事项。”

切分歧义的消解。

本文介绍了一种用于上市公司信息披露自动摘要的方法,本方法使用深度学习与知识规则的混合算法,首先将文档划分为句子,将句子进行标注后通过LSTM模型训练计算出关键语句,再将输出句子经过规则系统提取,从而得到一篇公告的重要实体与关系,最后重组为摘要。本方法在几类高频、重要的上市公司公告中进行了结构化提取与摘要生成的测试,并取得理想结果。本文认为这种方法可以低成本、可迁移地部分解决公司公告的知识提取问题。

首先将原始文本表示为便于后续处理的表达方式,然后由模型对不同的句法或语义单元 进行重要性计算,再根据重要性权重选取一部分单元,经过内容上的组织形成最后的摘要。

综上所述,从国内外研究现状来看,比较流行的事件抽取方法是基于触发词激励的研究。但这类方法所面临的最大问题是必须先对文本中的所有词进行判断以确定其是否是事件触发词,然后再根据相关的信息判断事件的类型。但实际上文本中非触发词的那些词所占的比例很大,如果对所有词进行分类判断不仅增加计算的负担,更重要的是引入太多的反例,造成正反例的严重不平衡。遗憾的是,目前还没有高效的算法对非触发词能够进行有效的过滤,因此,基于触发词激励的事件抽取技术的研究巳陷入了瓶颈。

在词语层面,需要在开放域环境下,研究命名实体识别(Named Entity Recognition)、术语识别(Term Extraction)、词汇化答案类型词识别(Lexical Answer Type Recognition)、 实体消歧(Entity Disambiguation)、关键词权重计算(Keyword Weight Estimation)、答案集中词识别(Focused Word Detection)等关键问题。

随着上市公司数量日益增多,将公告以行之有效的方式让阅读者“读薄”的工作刻不容缓,其中通过自然语言处理、知识图谱、深度学习等技术将公告信息结构化提取或许是关键所在。

例如,从“毛泽东 1893 年出生于湖南湘潭”这句话中抽取事件{类型:出生, 人物:毛泽东,时间:1893 年,出生地:湖南湘潭}。

基于规则的方法,多采用语言学专家手工构造规则模板,选用特征包括统计信息、标点符号、关键字、指示词和方向词、位置词(如尾字)、中心词等方法,以模式和字符串相匹配为主要手段,这类系统大多依赖于知识库和词典的建立。

目前信息抽取已被广泛应用于舆情监控、网络搜索、智能问答等多个重要领域。与此同时,信息抽取技术是中文信息处理和人工智能的核心技术,具有重要的科学意义。

数据标注实习生

出于简化考虑,现有工作中更多将二元词(bigram)作为概念。近期则有工作提出利用频繁图挖掘算法从文档集中挖掘得到深层依存子结构作为语义表示单元。

(600390)“*ST 金瑞”公布第六届董事会第二十六次会议决议公告

金瑞新材料科技股份有限公司第六届董事会第二十六次会议于 2016 年 6 月 18 日召开,会议审议通过《关于公司发行股份购买资产暨关联交易方案的 议案》、《关于公司本次重组配套融资方案的议案》、《<金瑞新材料科技股份有 限公司发行股份购买资产并募集配套资金暨关联交易报告书(草案)>及其摘要的议案》等事项。

仅供参考,请查阅当日公告全文。

(600289)“亿阳信通”公布 2015 年年度股东大会决议公告

亿阳信通股份有限公司 2015 年年度股东大会于 2016 年 6 月 20 日召开, 会议审议通过公司 2015 年年度报告及摘要、公司 2015 年度利润分配预案、 公司续聘 2016 年度财务审计机构和内控审计机构的议案等事项。

仅供参考,请查阅当日公告全文。

信息检索评价是信息检索和信息获取领域研究的核心问题之一。信息检索和信息获取系 统核心的目标是帮助用户获取到满足他们需求的信息,而评价系统的作用是帮助和监督研究 开发人员向这一核心目标前进,以逐步开发出更好的系统,进而缩小系统反馈和用户需求之 间的差距,提高用户满意度。因此,如何设计合理的评价框架、评价手段、评价指标,是当 前信息检索技术发展面临的第四个关键问题。

本项目的初始设计目的是为了公告制作小组提供高质量的自动化处理工具。面对公告摘要这特殊类型文本,公告制作小组制定了较高的准确性要求,以至于传统(新闻)文本摘要无法完全满足准确率需要。本课题需要探索深度学习与知识提取的结合,以平衡开发成本与准确率的矛盾。这项工作的探索不仅为扩展更多公告类型奠定基础,也为其他类型文本处理带来宝贵经验。

未登录词大致包含两大类:

  1. 公司全称(实体)
  2. 公司简称(实体)
  3. 公司代码(实体)
  4. 风险警示描述(句子)
  5. 实施其他风险警示后股票价格的日涨跌幅限制(数字)

人们通常习惯于感知(听、看和读)自己母语的声音和文字,很多人甚至只能感知自己的母语,因此,机器翻译在现实生活和工作中具有重要的社会需求。

图片 5

信息抽取可以通过抽取实体和实体之间的语义关系,表示这些语义关系承载的信息,并基于这些信息进行计算和推理来有效的理解一段文本所承载的语义。

  • 决定原始文本最重要的、需要保留的部分;
  • 在自动文本摘要中识别出1中的部分;
  • 基于语法和连贯性(Coherence)评价摘要的可读性(Readability)。

社区问答;

对应信息点:

分词,词性标注技术一般只需对句子的局部范围进行分析处理,目前已经基本成熟,其标志就是它们已经被成功地用于文本检索、文本分类、信息抽取等应用之中,而句法分析、语义分析技术需要对句子进行全局分析,目前,深层的语言分析技术还没有达到完全实用的程度。

  1. 学习标注规则,及时反馈标注质量及进度。

  2. (如有编程能力)协助编写数据清理和处理代码。

文本表示是指将无结构化的文本内容转化成结构化的特征向量形式,作为分类模型的输入。在得到文本对应的特征向量后,就可以采用各种分类或聚类模型,根据特征向量训练分类器或进行聚类。因此,文本分类或聚类的主要研究任务和相应关键科学问题如下:

(600767)“运盛医疗”公布重大事项停牌公告

运盛(上海)医疗科技股份有限公司收到第一大股东上海九川投资(集团)有限公司通知,九川集团正在筹划涉及公司的重大事项,该事项可能对

公司的控股权造成重大影响,该事项存在较大不确定性。

经公司申请,公司股票自 2016 年 6 月 14 日起停牌。

仅供参考,请查阅当日公告全文。

(603788)“宁波高发”公布关于筹划非公开发行股票事项复牌的公告

鉴于宁波高发汽车控制系统股份有限公司董事会已审议通过非公开发行 股票相关事项,经向上海证券交易所申请,本公司股票于 2016 年 6 月 15 日 复牌。

仅供参考,请查阅当日公告全文。

信息抽取(Information Extraction)是指从非结构化/半结构化文本(如网页、新闻、 论文文献、微博等)中提取指定类型的信息(如实体、属性、关系、事件、商品记录等), 并通过信息归并、冗余消除和冲突消解等手段将非结构化文本转换为结构化信息的一项综合技术。例如:

对此本工作在Pdfbox解析后进行了修正:

为解决如前所述的要点筛选和文摘合成这两个关键科学问题,目前主流自动文摘研究工作大致遵循如下技术框架: 内容表示 → 权重计算 → 内容选择 → 内容组织。

评估一篇摘要的好坏,最简单的方法就是邀请若干专家根据标准进行人工评定。这种方法比较接近人的阅读感受,但是耗时耗力,无法用于对大规模自动文本摘要数据的评价,和自动文本摘要的应用场景并不符合。因此,文本摘要研究团队积极地研究自动评价方法。为了更高效地评估自动文本摘要,可以选定一个或若干指标(Metrics),基于这些指标比较生成的摘要和参考摘要(人工撰写,被认为是正确的摘要)进行自动评价。

切分歧义的检测。“最大匹配法”(精确的说法应该叫“最长词优先匹配法”) 是最早出现、同时也是最基本的汉语自动分词方法。依扫描句子的方向,又分正向最大匹配 MM(从左向右)和逆向最大匹配 RMM(从右向左)两种。最大匹配法实际上将切分歧义检测与消解这两个过程合二为一,对输入句子给出唯一的切分可能性,并以之为解。从最大匹配法出发导出了“双向最大匹配法”,即MM+ RMM。双向最大匹配法存在着切分歧义检测盲区。

拓展阅读:

——《统计自然语言处理》宗成庆

对于不同格式的文档,文本的获取是第一步。PDF格式是目前信息披露的法定格式。PDF解析是解决公告分析的前提条件,而由于PDF转换过程中所带来的信息丢失,噪音干扰,段落结构破坏,表格结构破坏会严重影响后续分析,于是PDF解析是本课题第一个难点。对于可获取的其他格式文本,如Word或TXT,内容获取较易,没有加以特别对待;而对部分由图片转换的PDF,由于涉及到图像识别等其他专项技术,未在本项工作中加以覆盖。

事件抽取指的是从非结构化文本中抽取事件信息,并将其以结构化形式呈现出来的任务。

  1. 喜欢与客户交流沟通,能适度出差
  1. 问题

通过对A股各类型公告的分析,按照知识提取的难度可分为三类,难度逐步增大。

 

图片 6

1.2 文本信息抽取

图片 7

总之,理性主义在自然语言处理的发展史上是有重要地位的,也辉煌了几十年,历史事物常常是此消彼长的,至于谁好谁坏,不是固定的,取决于不同时代的不同历史任务。总的来说,基于规则的理性主义在这个时代被提及得比较少,用的也比较少,主要是由于以下几个缺陷:

本课题研究中,公告信息披露这一问题场景对摘要信息的准确性有严格要求,生成式摘要技术不适用于本场景,本文主要介绍基于关键句选取、信息抽取和摘要模板生成式自动文本摘要。

句法分析(Parsing)

图片 8

实体、关系和事件分别表示了单篇文本中不同粒度的信息。在很多应用中,需要将来自不同数据源、不同文本的信息综合起来进行决策,这就需要研究信息集成技术。

上证所信息网络有限公司

词性标注(Part-of-speech tagging)

本项工作的初始目的是为了上交所的公告制作小组提供合适的自动化处理工具,减轻公告高峰期的运行压力,降低人工采编风险,控制可能增加的成本;在此基础上,考虑为周边系统甚至公众提供通用的公告自动抽取服务。

2.3 多模型融合的依存句法分析方法

目前在具体工业应用中,知识提取算法主要受限于语料,所以在有丰富语料的场景中会有显著效果,如文本搜索,机器翻译,机器人问答等。在专业领域中,还不存在“一本万利”的方法,算法效果需要长时间的语料标注积累。

分词,词性标注技术一般只需对句子的局部范围进行分析处理,目前已经基本成熟,其标志就是它们已经被成功地用于文本检索、文本分类、信息抽取等应用之中,而句法分析、语义分析技术需要对句子进行全局分析,目前,深层的语言分析技术还没有达到完全实用的程度。

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