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摘要:
针对在核函数方法中,传统短语树只包含通用领域信息难以训练出适应特定领域关系抽取模型的问题,本文提出一种融入领域知识短语树的中文领域实体关系抽取方法.基于 Web 上中文特定领域网站的信息结构特点,构建出能反映特定领域实体语义关系的领域知识树,并将其融合到实例句的句法树中,得到特定领域实体语义树.然后通过支持向量机训练,得到实体关系的分类模型,对特定领域实体关系进行抽取.在收集的600篇旅游领域语料上进行关系抽取实验,结果表明:本文所提出的方法优于不融入领域信息的方法,F值提高了3.4%.
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文献信息
篇名 融合领域知识短语树核函数的中文领域实体关系抽取
来源期刊 南京大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 领域知识树 核函数 隐式关系抽取 支持向量机
年,卷(期) 2015,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 181-186
页数 6页 分类号 TP391
字数 3566字 语种 中文
DOI 10.13232/j.cnki.jnju.2015.01.025
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
领域知识树
核函数
隐式关系抽取
支持向量机
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
南京大学学报(自然科学版)
双月刊
0469-5097
32-1169/N
江苏省南京市南京大学
chi
出版文献量(篇)
2526
总下载数(次)
6
总被引数(次)
23071
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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