Jul, 2022

语义注释的图查询

PDF
TL;DR本文介绍了在线工具 GREW-MATCH 如何用于查询和可视化现有的语义注释语料库中的数据。它提供了专用语法来构建简单或复杂的查询并执行它们，从而通过查询结果来检查一个或多个语料库中注释的一致性，并且作为一个错误挖掘工具，GREW-MATCH 可以帮助找到必须修复的句子。最后，GREW-MATCH 还可以作为辅助注释任务的工具，通过在现有语料库中找到注释示例来协助与待注释的数据进行比较。
发现论文，激发创造
  • 基于示例的语法搜索

    本文提出了一种使用依存语法图的句法模式来搜索大型语言学注释语料库的系统，并介绍了一种轻量级查询语言，让用户无需了解底层语法表示的细节，而是通过提供具有简单标记的示例句子来查询。

    Jun, 2020

  • 利用多个参考图进行半监督关系提取

    本研究提出基于参考图构建的多重参考图模型 (MRefG)，通过将未标注的数据与已标注的数据建立语义或词汇上的关联来识别高质量的未标注样本。在两个公共数据集上的实验表明，我们的方法比当前最先进的基线方法有了显著的改进。

    Oct, 2020

  • GraphMatcher: 一个用于本体匹配的图表示学习方法

    本研究开发的 GraphMatcher 是一个本体匹配系统，使用图注意力方法计算类及其周围术语的高层表示，并在 Ontology Alignment Evaluation Initiative（OAEI）2022 会议跟踪中取得了显著的成果。

    Apr, 2024

  • 基于图形半监督学习的形态句法词典生成

    本文介绍了一种基于图的半监督学习方法，利用单词之间的形态、句法和语义关系，从种子集合自动构建广覆盖的词汇表。该方法不受语言约束，可用于 11 种语言，并可通过提供的自动创建词汇表提高词汇标记和依存解析的性能。

    Dec, 2015

  • 基于深度图匹配和搜索技术的语义代码检索

    本文提出了一种基于图神经网络的深度图匹配与搜索模型，应用于语义代码检索任务。该模型通过交叉注意力的语义匹配操作，不仅能够捕获查询文本和代码片段的更多结构信息，还能够学习它们之间的细粒度相似性，并在两个公共代码检索数据集中取得了比基线模型显著更好的效果。

    Oct, 2020

  • 利用词汇逻辑对齐在语义解析 SQL 查询方面的潜力

    本研究提出 Squall 数据集，通过丰富文本 Sql 表达，探索了音标级别的监督对于优化语义解析任务表现的影响，并提出了两种方法：(1) 监督注意力；(2) 辅助任务，以提高基准测试中的执行准确性。

    Oct, 2020

  • 文本注释图谱：对复杂自然语言现象进行注释

    本文介绍了一种新的基于 Web 的文本注释软件工具 Text Annotation Graphs，它能够提供表示复杂文本之间关系的功能，其特点在于定义和可视化关系本身之间的关系（语义超图），并介绍了使用注释子图或语义摘要来显示文本本身顺序上下文之外的关系，该软件可被广泛应用于任何领域的注释任务。

    Nov, 2017

  • 利用知识库中的先验知识进行结构化数据源的自动语义建模

    本文提出了一种新方法，将知识图谱作为先验知识，通过机器学习、图匹配和修改频繁子图挖掘来语义注释结构化数据源。我们的评估显示，在只知道少量语义模型的棘手情况下，我们的方法优于两种最先进的解决方案。

    Dec, 2022

  • 利用全局图属性预测语义关系

    本文通过 Max-Margin Markov Graph Models (M3GM) 取得了 WordNet 数据集上新的最优成果，并且找到了一些构成良好词汇语义本体的多重关系模式。

    Aug, 2018

  • 使用图扩展语法生成语义图语料库

    Lovelace 是一个用于创建语义图谱语料库的工具，它使用图扩展语法作为表示语言，允许用户创建描述具有所需属性的语料的语法。系统根据语法输入生成一组符合语法规范的输出图谱（图库），并可通过可配置参数控制生成过程。核心用例包括创建合成数据以增强现有语料库，并作为教学形式语言理论的教学工具。

    Sep, 2023