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复杂中文文本的实体关系抽取研究 被引量:1
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作者 王苑 徐德智 陈建二 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第8期208-211,共4页
实体关系抽取是信息抽取研究领域中的重要研究课题之一。针对已有方法在处理复杂文本上的不足,提出了复杂中文文本的实体关系抽取方法。结合中文文本的语法特征,提出了7条抽取关系特征序列的启发式规则,并采用语义序列核和KNN机器学习... 实体关系抽取是信息抽取研究领域中的重要研究课题之一。针对已有方法在处理复杂文本上的不足,提出了复杂中文文本的实体关系抽取方法。结合中文文本的语法特征,提出了7条抽取关系特征序列的启发式规则,并采用语义序列核和KNN机器学习算法结合的方法来分类和标注关系的类型。通过对ACE评测定义下的两个子类的实体关系抽取,关系抽取的平均F值达到了76%,明显高于传统的基于特征向量和最短依存路径核的方法。 展开更多
关键词 实体关系抽取 语法特征 启发式规则 语义序列
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