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复杂中文文本的实体关系抽取研究
被引量:
1
1
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。
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关键词
实体关系抽取
语法特征
启发式规则
语义
序列
核
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职称材料
题名
复杂中文文本的实体关系抽取研究
被引量:
1
1
作者
王苑
徐德智
陈建二
机构
中南大学信息科学与工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2009年第8期208-211,共4页
基金
国家自然科学基金重点项目(60433020)
湖南省自然科学基金(06JJ50142)
湖南省国土资源厅科技计划项目(200718)资助
文摘
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。
关键词
实体关系抽取
语法特征
启发式规则
语义
序列
核
Keywords
Entity relation extraction, Grammar feature, Heuristic rule, Semantic sequence kernel
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
复杂中文文本的实体关系抽取研究
王苑
徐德智
陈建二
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2009
1
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