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摘要:
训练语料库的规模对基于机器学习的命名实体间语义关系抽取具有重要的作用,而语料库的人工标注需要花费大量的时间和人力.该文提出了使用机器翻译的方法将源语言的关系实例转换成目标语言的关系实例,并通过实体对齐策略将它们加入到目标语言的训练集中,从而使资源丰富的源语言帮助欠资源的目标语言进行语义关系抽取.在ACE2005中英文语料库上的关系抽取实验表明,无论是将中文翻译成英文,还是将英文翻译成中文,都对另一种语言的关系抽取具有帮助作用.特别是当目标语言的训练语料库规模较小时,这种帮助就尤其显著.
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文献信息
篇名 基于机器翻译的跨语言关系抽取
来源期刊 中文信息学报 学科 工学
关键词 跨语言关系抽取 机器翻译 实体对齐
年,卷(期) 2013,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 191-197
页数 7页 分类号 TP391
字数 6144字 语种 中文
DOI
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 苏州大学自然语言处理实验室 261 2058 25.0 31.0
5 钱龙华 苏州大学自然语言处理实验室 45 312 9.0 16.0
9 胡亚楠 苏州大学自然语言处理实验室 4 16 2.0 4.0
13 舒佳根 苏州大学自然语言处理实验室 2 18 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
跨语言关系抽取
机器翻译
实体对齐
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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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
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