基于语义与SVM的中文实体关系抽取

• 作者: 毕海滨 黄宇光
• 来源期刊: 福建电脑
• 关键词: 命名实体 知网 义原 支持向量机 实体关系抽取
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 所属期刊栏目: 应用与开发
• 页码范围: 96-98
• 页数: 3页
• 字数: 3592字
• 语种: 中文

摘要

命名实体关系抽取是信息抽取领域中的重要研究课题.本文采用基于特征向量的机器学习算法支持向量机(SVM)进行实体关系抽取实验.在现有的算法中,特征提取方法以基于关键词集的向量空间模型为主.本文提出一种基于语义的文本特征提取方法,并且在关系抽取实验中取得较好的效果.实验证明将语义特征应用到关系抽取领域中可以明显提高性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄宇光		10	29	2.0	5.0
2	毕海滨	山东大学计算机科学与技术学院	4	8	2.0	2.0