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基于正反例训练的SVM命名实体关系抽取
被引量：
4
1
作者
刘路
李弼程
张先飞
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第6期1444-1446,1497,共4页
根据中文命名实体关系抽取的特点,从中文的形态学、语法及语义等几个方面选取特征并构建特征向量,然后将符合特定实体关系模板的候选命名实体对抽取出来并分为正反例。利用正反例样本对支持向量机(SVM)抽取器进行训练,以此来判断候选命...
根据中文命名实体关系抽取的特点,从中文的形态学、语法及语义等几个方面选取特征并构建特征向量,然后将符合特定实体关系模板的候选命名实体对抽取出来并分为正反例。利用正反例样本对支持向量机(SVM)抽取器进行训练,以此来判断候选命名实体对的关系类型。实验证明,本方法能够有效提高中文命名实体关系抽取的准确率。
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关键词
命名
实体
关系
抽取
SVM算法
实体
关系
模板
正反例训练
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职称材料
题名
基于正反例训练的SVM命名实体关系抽取
被引量：
4
1
作者
刘路
李弼程
张先飞
机构
信息工程大学信息工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第6期1444-1446,1497,共4页
基金
国家863计划项目(2007AA01Z439)
文摘
根据中文命名实体关系抽取的特点,从中文的形态学、语法及语义等几个方面选取特征并构建特征向量,然后将符合特定实体关系模板的候选命名实体对抽取出来并分为正反例。利用正反例样本对支持向量机(SVM)抽取器进行训练,以此来判断候选命名实体对的关系类型。实验证明,本方法能够有效提高中文命名实体关系抽取的准确率。
关键词
命名
实体
关系
抽取
SVM算法
实体
关系
模板
正反例训练
Keywords
named entity relation extraction
SVM algorithm
entity relation template
positive and negative cases-based
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于正反例训练的SVM命名实体关系抽取
刘路
李弼程
张先飞
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008
4
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参考文献
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