词汇语义信息对中文实体关系抽取影响的比较

• 作者: 刘丹丹 周国栋 彭成 钱龙华
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 中文实体关系抽取 树核 《同义词词林》 《知网》 语义信息
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 2238-2244
• 分类号: TP18
• 字数: 9846字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02238

摘要

提出一种将《同义词词林》和《知网》的语义信息融合到基于树核函数的中文关系抽取方法,并比较和分析了两种语义信息对中文实体关系抽取的影响,同时探讨了这两种语义信息与实体类型信息之间的相互关系.实验结果表明,该方法能在一定程度上提高中文关系抽取的性能；同时,《同义词词林》能补充实体类型信息的不足,因而无论是否加入实体类型信息,其语义信息都能大幅度地提高大部分关系类型的抽取性能；而《知网》则和实体类型信息存在冲突,因此在已知实体类型信息的前提下,仅能提高个别关系类型的抽取性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱龙华	苏州大学计算机科学与技术学院	45	312	9.0	16.0
2	周国栋	苏州大学计算机科学与技术学院	138	1425	22.0	32.0
3	刘丹丹	苏州大学计算机科学与技术学院	28	99	6.0	9.0
4	彭成	苏州大学计算机科学与技术学院	3	52	2.0	3.0