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摘要:
语义关系抽取是信息抽取中的一个重要的研究领域.目前基于特征向量的语义关系抽取已经很难通过发掘新的特征来提高抽取的性能.本文提出了一种特征组合方法,通过在各种词法、语法、语义的基本特征内部及特征之间进行合理的组合形成组合特征,使用基于支持向量机的学习方法,使得关系抽取的准确率和召回率得到了提高.在ACE 2004语料库的7个关系大类和23个关系子类抽取实验中F值分别达到了66.6%和59.50%.实验结果表明通过对基本语言学特征进行组合所得到的组合特征能够显著地提高语义关系抽取的性能.
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文献信息
篇名 语言学组合特征在语义关系抽取中的应用
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 语义关系抽取 支持向量机 组合特征
年,卷(期) 2008,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 44-49,63
页数 7页 分类号 TP391
字数 5797字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-0077.2008.03.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 朱巧明 73 684 14.0 22.0
2 周国栋 31 454 12.0 20.0
3 奚斌 2 30 2.0 2.0
4 钱龙华 4 127 4.0 4.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
计算机应用
中文信息处理
语义关系抽取
支持向量机
组合特征
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中文信息学报
月刊
1003-0077
11-2325/N
16开
北京海淀区中关村南四街4号
1986
chi
出版文献量(篇)
2723
总下载数(次)
5
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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