Distant Supervision方法中对齐数据的聚类去噪

• 作者: 叶育鑫 朱兆龙 欧阳丹彤
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 关系抽取 聚类 distant supervision方法 去噪
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 280-284
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 3584字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2014.02.24

摘要

基于聚类和寻找表达语义关系的句子模式，提出一种基于聚类去噪的 distant supervision方法，解决了传统 distant supervision 方法在知识库和文本集对齐阶段会引入噪声数据的问题，得到了一种改进的distant supervision方法。实验结果表明，该方法可有效提高关系抽取任务的准确率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	欧阳丹彤	吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室	108	781	15.0	23.0
2	叶育鑫	吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室	19	130	7.0	11.0
3	朱兆龙	吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室	2	4	2.0	2.0