基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对实体间关系的表现形式和中文句法结构间存在的映射关系,提出一种新的实体关系挖掘算法。以实体关系在中文句法结构中的表现形式为基础,通过训练得到关系挖掘模板(单通道挖掘机),将每一个待挖掘的句子交给挖掘机,利用其中包含的挖掘模板对句子进行关系挖掘。为找到更准确的关系元组,对得到的元组进行准确化处理。该算法仅根据句子的句法结构即可进行实体关系挖掘,关系挖掘类型和句法结构映射明确,拓展性较强。实验结果证明,利用中文句法结构和实体关系间的映射关系能进行关系挖掘,挖掘准确率可达到80%以上。
推荐文章
基于结构化支持向量机的中文句法分析
支持向量机
结构化SVM
中文句法分析
中文复杂名词短语依存句法分析
中文复杂名词短语
依存句法分析
决策式算法
支持向量机
特征
一种基于知网的中文句子情感倾向判别方法
否定词扩展
否定共享
依存句法关系
句子情感倾向
知网
基于词向量与句法树的中文句子情感分析
情感词典
词向量
句法树
情感倾向性分析
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于中文句法结构的关系挖掘
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 关系挖掘 单通道挖掘机 汉语句法结构 动态关系 映射矩阵 挖掘模板
年,卷(期) 2014,(7) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 151-155
页数 5页 分类号 TP18
字数 6468字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.06.030
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 杨静 华东师范大学计算机科学技术系 46 388 9.0 17.0
2 贺樑 华东师范大学计算机科学技术系 26 195 6.0 13.0
3 李付民 华东师范大学计算机科学技术系 1 2 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (2)
共引文献  (8)
参考文献  (2)
节点文献
引证文献  (2)
同被引文献  (19)
二级引证文献  (8)
2005(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2007(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2010(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2014(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2015(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2016(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
2017(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
2018(5)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(5)
研究主题发展历程
节点文献
关系挖掘
单通道挖掘机
汉语句法结构
动态关系
映射矩阵
挖掘模板
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
论文1v1指导