基于正反例训练的SVM命名实体关系抽取

• 作者: 刘路 张先飞 李弼程
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 数据库技术
• 页码范围: 1444-1446,1497
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.1|TP311.13
• 字数: 5797字
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李弼程	信息工程大学信息工程学院	102	1583	19.0	37.0
2	刘路	信息工程大学信息工程学院	2	18	1.0	2.0
3	张先飞	信息工程大学信息工程学院	4	41	3.0	4.0