实体关系自动抽取

• 作者: 刘挺 李生 车万翔
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机应用 中文信息处理 实体关系抽取 ACE评测 特征选择
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4537字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0077.2005.02.001

摘要

实体关系抽取是信息抽取领域中的重要研究课题.本文使用两种基于特征向量的机器学习算法,Winnow和支持向量机(SVM),在2004ACT(Automatic Content Extraction)评测的训练数据上进行实体关系抽取实验.两种算法都进行适当的特征选择,当选择每个实体的左右两个词为特征时,达到最好的抽取效果,Winnow和SVM算法的加权平均F-Score分别为73.08%和73.27%.可见在使用相同的特征集,不同的学习算法进行实体关系的识别时,最终性能差别不大.因此使用自动的方法进行实体关系抽取时,应当集中精力寻找好的特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李生	哈尔滨工业大学计算机学院	118	3318	28.0	56.0
2	刘挺	哈尔滨工业大学计算机学院	142	4348	34.0	63.0
3	车万翔	哈尔滨工业大学计算机学院	29	1137	12.0	29.0